论文分享 Unsupervised Cross-Modality Domain Adaptation of ConvNets for Biomedical Image Segmentations wi

摘要： 卷积网络(ConvNet)在各种具有挑战性的视觉任务中取得了巨大的成功。 然而，当遇到域偏移时，ConvNet的性能会降低。 领域自适应在生物医学图像分析领域具有更大的意义，同时在生物医学图像分析领域具有挑战性，其中跨模态数据具有很大的不同分布。 鉴于注释医疗数据是特别昂贵的，有监督的迁移学习方法并不是很理想。 本文提出了一种用于跨模态生物医学图像分割的具有对抗性学习的无监督域自适应框架。

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