标签合并与拆分：一种用于高效脑分区的图着色方法

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过标签合并和拆分，我们提出了一种方法来处理大规模图像卷中整个大脑分割的实际挑战，该方法大大减少了所需的标签数量，并恢复了原始标签，从而在准确率上达到基准方法的水平。

该论文提出了一种名为CrossSplit的新型训练方法，用于提高深度学习算法在存在标签噪声的情况下的鲁棒性。实验证明，该方法在多个数据集上可以比当前最先进的方法提高90%的噪声率。

CrossSplit 标签噪声 深度学习算法 训练方法 鲁棒性
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