論文分享 Unsupervised Cross-Modality Domain Adaptation of ConvNets for Biomedical Image Segmentations wi
摘要： 卷積網絡(ConvNet)在各種具有挑戰性的視覺任務中取得了巨大的成功。 然而，當遇到域偏移時，ConvNet的性能會降低。 領域自適應在生物醫學圖像分析領域具有更大的意義，同時在生物醫學圖像分析領域具有挑戰性，其中跨模態數據具有很大的不同分佈。 鑑於註釋醫療數據是特別昂貴的，有監督的遷移學習方法並不是很理想。 本文提出了一種用於跨模態生物醫學圖像分割的具有對抗性學習的無監督域自適應框架。
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