基于CNN和Transformer交叉教學的半監(jiān)督醫(yī)學圖像分割
摘 要:由于醫(yī)學圖像分割領域缺乏高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù),半監(jiān)督學習方法在醫(yī)學圖像語義分割任務中受到高度重視.為了充分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network,CNN)和Transformer在半監(jiān)督學習中的優(yōu)勢,本文提出一種基于CNN與Transformer交叉教學的半監(jiān)(剩余16723字)
目錄
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