基于注意力和池化的三维 CT 图像乙状结肠分割
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文介绍了基于双解码器注意力网络的新型架构DDANet，经过Kvasir-SEG数据集训练并在未见数据集上测试，达到了很好的性能表现，证明了模型的泛化能力。Dice系数为0.7874，mIoU为0.7010，召回率为0.7987，精度为0.8577。
🏷️
