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
相關文章
- 1. 3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation
- 2. 3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation 論文解讀與程序復現
- 3. 論文閱讀筆記（四十八）：3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation
- 4. LEARNING VOLUMETRIC SEGMENTATION FOR LUNG TUMOR
- 5. [論文翻譯]V-Net:Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation
- 6. 3D點雲分割論文總結
- 7. [論文解讀] DSD -- Dense-Sparse-Dense Training for Neural Network
- 8. 【論文精讀】3D Shape Segmentation
- 9. CVPR2020 3D點雲相關論文總結
- 10. [論文翻譯]UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
- 更多相關文章...
- • SQLite Distinct 關鍵字 - SQLite教程
- • SQL ORDER BY 關鍵字 - SQL 教程
- • NewSQL-TiDB相關
- • IntelliJ IDEA 代碼格式化配置和快捷鍵
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation
- 2. 3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation 論文解讀與程序復現
- 3. 論文閱讀筆記（四十八）：3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation
- 4. LEARNING VOLUMETRIC SEGMENTATION FOR LUNG TUMOR
- 5. [論文翻譯]V-Net:Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation
- 6. 3D點雲分割論文總結
- 7. [論文解讀] DSD -- Dense-Sparse-Dense Training for Neural Network
- 8. 【論文精讀】3D Shape Segmentation
- 9. CVPR2020 3D點雲相關論文總結
- 10. [論文翻譯]UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation