U-Net學習與理解(Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation)

在生物醫學圖像處理中，得到圖像的每一個細胞的類別標籤是非常關鍵的。生物醫學中最大的挑戰就是用於訓練的圖像時不容易獲取的，數據量也不會很大，U-Net是非常著名的解決方案，它是FCN的一種變體，能夠在少量的訓練圖像數據上運行，得到了更精確的分割。 Abstarct： 大量使用data augmentation來高效使用標註樣本，進行端到端訓練 下采樣過程可以捕捉語義信息 上採樣過程可以精準定位 這個

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