U-Net学习与理解(Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation)

在生物医学图像处理中，得到图像的每一个细胞的类别标签是非常关键的。生物医学中最大的挑战就是用于训练的图像时不容易获取的，数据量也不会很大，U-Net是非常著名的解决方案，它是FCN的一种变体，能够在少量的训练图像数据上运行，得到了更精确的分割。 Abstarct： 大量使用data augmentation来高效使用标注样本，进行端到端训练 下采样过程可以捕捉语义信息 上采样过程可以精准定位 这个

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