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UPL-SFDA:医学图像分割的有关不确定性的伪标签引导的无监督域适应
我们提出了一种新颖的基于不确定性伪标签引导的源域自由领域适应方法,通过目标领域增长和两次前向传递监督来提高医学图像分割的多样性和准确性,获得可靠的伪标签并进一步优化自适应性。在多个数据集上的实验证明,与基准方法相比,我们的方法在三个任务中平
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10 months ago
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