文章目录【半监督医学图像分割 2023 】RCPS摘要1. 介绍2. 相关工作2.1 医学图像分割2.1 半监督学习2.3 对比学习3. 方法3.1 整体概述3.2 纠正伪监督3.3 双向Voxel对比学习。4. 实验 【半监督医学图像分割 2023 】RCPS论文题目：RCPS: Rectified Contrastive Pseudo Supervision for Semi-Supervi
文章目录【半监督医学图像分割 2021 CVPR】CVRL 论文翻译摘要1. 介绍1.1 总览1.2 无监督对比学习2. 实验3. 总结 【半监督医学图像分割 2021 CVPR】CVRL 论文翻译论文题目：Momentum Contrastive Voxel-wise Representation Learning for Semi-supervised Volumetric Medical
像素级注释的缺乏是医学图像分割任
在这篇论文中，我们为半监督语义分割任务设计了一种非常简洁而又性能很好的算法：cross pseudo supervision (CPS)。训练时，我们使用两个相同结构、但是不同初始化的网络，添加约束使得两个网络对同一样
高质量的伪标签对于半监督语义分割是必不可少的。一来自多视图输入的伪标记进行协同训练。然而，这种协同训练模型往往在训练过程中早期收敛到一致，从而导致模型退化到自我训练模型。另外，多视点输入是通过对原始图像的扰动或增强而产生的，这不可避免地会在输入中引入噪声，导致低置信度的伪标签。针对这些问题，我们提出了一种基于不确定性指导的协同均值教师(UCMT)算法，用于具有高置信度伪标签的半监督语义分割。
医学图像分析中的自动分割是一项用输入体积的两个视图，在。
2017-Mean-Teacher NIPS论文题目：Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.01780论文代码：https://gith
，并利用平均网络权值设计了制导模块。
文章目录【半监督医学图像分割 2022 MICCAI】SCS 论文翻译摘要1. 简介2. 方法2.1 半监督框架概述2.2 监督局部对比学习2.3 下采样和块划分3. 实验4. 结论 【半监督医学图像分割 2022 MICCAI】SCS 论文翻译论文题目：Semi-supervised Contrastive Learning for Label-efficient Medical Image
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