論文關鍵點分析：3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation
這篇文章的主體內容與 2D-Unet 中的基本相同，所以在下面的文章中，僅僅對論文中兩點部分進行分析，其餘部分省略。 1. 兩種設置方式 這種方法的兩種設置，半自動設置與全自動設置，或者我們也可以認爲是兩種應用場景，如下圖所示 第一個應用場景是對原始的數據進行少量的標註，之後使用少量的標註進行訓練，然後再應用訓練好的 3D Unet 進行預測。 第二個應用場景是假設已經存在訓練好的
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