UNet：卷積網絡用於醫學圖像分割

摘要：成功的網絡須要數以千計個被標註的訓練樣例，這是廣爲接受的。在這篇論文中，咱們提出了一個網絡，以及一種依賴於數據加強的加深使用達到對標註樣本的使用更加有效的訓練策略。該架構包括一個收縮的路徑以捕捉鄰近關係，以及一個對稱的擴張路徑使其精確的定位。咱們展現了該網絡可以基於端到端的少許圖片被訓練，而且在ISBI挑戰中電子顯微鏡堆棧下的神經元結構分割中優於以往的方法（如滑動窗口的卷積網絡）。使用投射光

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