文件名称:
rethinking_dsc:项目针对高度不平衡的数据集测试一些有关DSC损失的玩具示例-源码
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文件大小: 44kb
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上传时间: 2021-03-15
详细说明：使用3D补丁重新考虑极不平衡数据集的损失函数
该项目将针对高度不平衡的数据集测试一些有关DSC损失的玩具示例。
自从Miletari等人在2016年引入所谓的骰子损失函数以来。 [ ]，我们一直在医学成像领域将其用于高度不平衡的数据集，以改善结果。 从经验上看，情况确实如此，但是我们可以实际地进行分析吗？ 它与Sudre等人的广义骰子丢失有何关系。 [ ]？ 有什么更好的选择吗？ 与焦点损失相比如何？ 该存储库是对论文的扩展，基于该论文可以在不平衡性很高的几个数据集上获得经验结果。
[ ] Fausto Milletari，Nassir Navab，Seyed-Ahmad Ahmadi，“ V-Net：用于体积医学图像分割的全卷积神经网络” 3D成像，建模，处理，可视化和传输国际会议（3DIMPVT） ，2016年。
[ ] Carole H. Sudre，李文奇，Tom V
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