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跨对抗本地分布正则化的半监督医学图像分割
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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
本文提出了一种名为ASS的半监督方法，使用语义级别的对抗学习来提高全局和局部特征的分布一致性，以减轻源域和目标域之间的数据分布差异。实验结果表明，ASS可以通过增加目标域的注释样本克服针对源域的过度拟合，并且使用少量的注释样本可以显著优于目前的无监督方法。
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关键要点
- 提出了一种名为ASS的半监督方法来处理域自适应问题。
- 使用语义级别的对抗学习提高全局和局部特征的分布一致性。
- 减轻源域和目标域之间的数据分布差异。
- 实验结果表明，ASS在使用少量注释样本时显著优于无监督方法。
- 增加目标域的注释样本可以克服针对源域的过度拟合。
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