3D Deeply Supervised Network for Automatic Liver Segmentation from CT Volumes-笔记

网络结构：   网络改进的地方是通过反卷积（核大小为3X3X3，步长为2）中间层，使得和输入大小相同，然后通过label计算loss，和最终loss一起进行梯度更新。中间反卷积层输出的loss可以防止梯消失。（深度监督DSN）   由于最终输出是通过反卷积得到的，只通过阈值生成结果，有时后边缘会不精确。所以在横断面又使用了CRF。 观察了中间层的输出：证明该论文的中间层学习到的表达相关性较小（特征

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