V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation-论文笔记

代码开源 代码开源 方法： 说说网络结构。卷积核大小5X5。每一层增加残差学习，论文说增加残差能够加速收敛。没有使用pooling，使用卷积来降采样（核大小2x2x2，步长2）。非线性函数使用PReLu。是右边使用反卷积。左右两边通过拼接而不是相加。 卷积和反卷积如下： 每层输出特征感受眼如下： 损失函数： 本文提出一个基于dice coefficient的损失函数。两个二进制的矩阵的dice相似

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