Нейронная сеть новичка здесь.Я тестировал Niftynet и добился приличных односклассных прогнозов 3D-сегментации на собственном наборе данных МРТ с использованием density_vnet.Однако мне не повезло, когда я попытался добавить второй лейбл.Сеть, кажется, определяет правильные органы, но не может избавиться от дополнительных артефактов, как если бы она не могла выйти из локального минимума или у нее недостаточно степеней свободы или чего-то еще. Это один из наиболее хорошо выглядящих фрагментов предсказания, который показывает некоторые правильные метки, но также и дополнительный шум .
Почему сегментация с одним классом будет работать лучше, чем сегментация с несколькими классами?Целесообразно ли ожидать от DenseVnet хороших результатов мультиклассовой трехмерной сегментации?Если да, есть ли конкретный подход для улучшения результатов?
PS Сайт Niftynet ссылается на stackoverflow для общих вопросов.