使用分割来寻找疑似结节(13) 分割检测

语义分割和实例分割主要区别是在于对于相同种类的不同实例的区分能力。

下采样能够增加感受野，所以通常会具有对应的上采样来恢复输出的尺寸。可以使用重复的卷积层来增加感受野，但是相较于缩放（maxpool）所放大的感受野，重复卷积的感受野增加过于有限，感受野过小会导致数值只考虑邻近的元素

U-Net网络结构是分割网络一个基础的网络结构，我们通常使用消融实验来验证模型的改动影响。通常需要一次验证一个改动，来防止多个改动的互相影响导致。通常对于分割类型的网络来说，如何获取合适的数据集是其一个工作重心。

网络通常只是一个工具，所以我们也可以构建一个数据增强网络，利用pytorch的平台加速特性，来优化数据增强的性能，从而优化整个训练流程性能。