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用于医学图像分割的递归残差U-Net编码器( Recurrent residual U-Net with EfficientNet encoder for medical image segmentation )
N Siddique S Paheding Z Alom VK Devabhaktuni
在本文中，我们提出了一个U-net结构，它集成了残差跳过连接和循环反馈，并以效率网作为预先训练的编码器。残差连接有助于深度神经网络中的特征传播，并显著提高了与参数数目相似的网络的性能，而递归连接则改善了梯度学习。我们还提出了第二个模型，利用密集连接层来帮助更深层的神经网络。效率网是一个强大的预训练编码器家族，简化了神经网络的设计。使用效率网作为编码器为网络提供了鲁棒的特征提取，U-Net解码器可以使用这些特征提取来创建高度精确的分割地图。通过与基于深度学习的分割技术的对比，证明了所提出的网络具有更好的性能。
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