文章阅读：3D U2-Net

文章地址：3D U 2 -Net: A 3D Universal U-Net for Multi-domain Medical Image Segmentation

概述

• 作者的目的在于构建一个单一的神经网络来处理来自不同域的医疗分割任务。
• 作者从深度卷积是学习多个视觉域所需的全部
  汲取了灵感，利用深度可分的卷积来解决各种域的结构异质性。
• 作者搭建的U2-Net模型的基本网络首先是在3D U-Net和Vnet 的基础上设计的，然后是任何3×3×3标准卷积1的步幅由可分离卷积代替。

方法

如何组装域特定的信道方式卷积和共享的逐点卷积以形成域适配器如下图所示：

3D universal U-Net如下图所示：

• 编码器和解码器路径都包含不同分辨率的五个级别。每个级别都应用剩余连接。跳过连接用于保留来自解码器路径的编码器对应物的更多上下文信息。
• 作者通过多层分割图的元素和，在解码器路径末端加入深度监督分支，以提高最终的定位性能。