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SSL-DG: 对医疗图像分割中的半监督学习和领域泛化进行反思和融合
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的深度框架SSDG，使用半监督域泛化技术解决领域差异问题，生成高质量的伪标签，并使用域混合操作增加新域，提高模型泛化能力。在公开的DG基准数据集上展示了SSDG方法的有效性。
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关键要点
- 提出了一种新颖的深度框架SSDG。
- 利用半监督域泛化技术解决领域差异问题。
- 通过联合领域感知标签和双分类器生成高质量的伪标签。
- 使用域混合操作增加标记和未标记域之间的新域。
- 提高模型的泛化能力。
- 在公开的DG基准数据集上展示了SSDG方法的有效性。
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