MICCAI 2024｜即插即用！SelfReg-UNet：用于医学图像分割的自正则化 UNet

文章预览

前言   所提出的方法可以即插即用的方式集成到现有的UNet架构中，并且不增加计算成本。实验结果表明，所提方法在4种医学图像分割数据集上持续提高了标准UNets的性能。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 极市平台 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 文章《SelfReg-UNet: Self-Regularized UNet for Medical Image Segmentation》由Wenhui Zhu、Xiwen Chen、Peijie Qiu等人撰写，发表于顶级学术会议MICCAI。通过Unet中自信息提升性能, 可以即插即用在大部分主流的Unets模型中. Paper link:  https://arxiv.org/pdf/2406.14896 Open-source code:  https://github.com/ChongQingNoSubway/SelfReg-UNet 这篇文章提出了一种自正则化的即插即用的技术，旨在改善标准UNet的性能，特别是针对医学图像分割任 ………………………………