深度学习图像分割：克服样本不平衡和感受野限制

虽然在边缘分割、血管分割和其他应用中，已经有许多方法，比如对小补丁进行训练，使用加权损失函数来解决样本类别不平衡问题。然而，正如上面所提到的，对小尺寸图像进行训练不能使网络学习背景的复杂干扰信息，也不能有效利用网络的大感受野。同时，损失函数中权重的选择是任务特定的，难以优化。

原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/njBG 著作权归作者所有。请勿转载和采集!