检索结果-南通市图书馆

检索条件"主题词=consistency loss"

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Few-sample Multi-organ Abdominal Image Segmentation with Mean Teacher Model

Few-sample Multi-organ Abdominal Image Segmentation with Mea...

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第三十九届中国控制会议

作者： Pingyi Chen Tianyu Chen Zhiqiang Yang Tian Wang Mengyi Zhang Hichem Snoussi School of Automation Science and Electrical Engineering Beihang University Honor School Beihang University School of Electronic and Information Engineering Beihang University College of Electrical Engineering and Control Science Nanjing Tech University Institute Charles Delaunay-LM2S FRE CNRS 2019 University of Technology of Troyes

Medical segmentation is a significant task since it provides valuable information for diagnosis. In the recent years, convolutional neural networks have achieved great success in this field. However, the number of medical images is often limited which cannot support large networks to be trained. Thus, overfitting is much more common in medical images than other tasks. Also, to get annotated images is very costly and time-consuming. We stimulate an extreme condition where the number of the sample is so limited that we adopt a Mean Teacher Model to avoid overfitting. We build two models – student and teacher, with same structure and alternatively trained. We apply consistency loss to update the parameters of student and use Exponential Moving Average to compute parameters of teacher from student model. All code can be found in https://***/cpystan/MT-Model.

关键词： Image segmentation semi-supervised learning consistency loss

来源： cnki会议评论

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