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基本信息

案例ID:224718

技術(shù)顧問:青銅火機(jī)和電吹風(fēng) - 3年經(jīng)驗 - 浙江大學(xué)

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項目名稱:CrossMatch論文(Top期刊)

所屬行業(yè):人工智能 - 其他

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案例介紹

醫(yī)學(xué)圖像分割的半監(jiān)督學(xué)習(xí)提出了有效使用有限標(biāo)記數(shù)據(jù)同時利用大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)的獨特挑戰(zhàn)。盡管取得了進(jìn)步,但現(xiàn)有方法通常無法充分利用未標(biāo)記數(shù)據(jù)的潛力來增強(qiáng)模型的穩(wěn)健性和準(zhǔn)確性。在本文中,我們介紹了 CrossMatch,這是一種新穎的框架,它將知識蒸餾與雙重擾動策略、圖像級和特征級相結(jié)合,以改善模型從標(biāo)記和未標(biāo)記數(shù)據(jù)中的學(xué)習(xí)。 CrossMatch 采用多個編碼器和解碼器來生成不同的數(shù)據(jù)流,這些數(shù)據(jù)流經(jīng)過自我知識蒸餾,以增強(qiáng)跨各種擾動的預(yù)測的一致性和可靠性。我們的方法通過有效地最小化標(biāo)記和未標(biāo)記數(shù)據(jù)的訓(xùn)練之間的差距并提高醫(yī)學(xué)圖像分割的邊緣準(zhǔn)確性和泛化性,顯著超越標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)測試中的其他最先進(jìn)的技術(shù)。 CrossMatch 的功效通過廣泛的實驗驗證得到了證明,在不增加計算成本的情況下顯示出顯著的性能改進(jìn)。此實現(xiàn)的代碼可在 https://github.com/AiEson/CrossMatch.git 獲取。

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