文章 2024-06-07 来自:开发者社区

CNN依旧能战:nnU-Net团队新研究揭示医学图像分割的验证误区,设定先进的验证标准与基线模型

这篇论文研究了在3D医学图像分割领近年引入了许多新的架构和方法,但大多数方法并没有超过2018年的原始nnU-Net基准。作者指出,许多关于新方法的优越性的声称在进行严格验证后并不成立,这揭示了当前在方法验证上存在的不严谨性。 揭示验证短板:深入探讨了当前医学图像分割研究中存在的验证不足问题,特别是在新方法与旧基准的比较中缺乏严格的科学验证和不公平的比较基准。 系统性的基准测试:通过广泛的实...

CNN依旧能战:nnU-Net团队新研究揭示医学图像分割的验证误区,设定先进的验证标准与基线模型
文章 2022-02-16 来自:开发者社区

浅谈C#中的延迟加载(3)——还原“.NET研究”模型的业务规则

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文章 2022-02-16 来自:开发者社区

VS201“.NET研究”0实践RUP4+1架构模型

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