切分的对比学习

Question

我正在尝试使用对比学习或自监督学习来分割2D医学图像。

我想使用类似SimCLR或SimSiam的东西，然而，我被困在它应该如何工作(例如使用此代码)。

当我训练像U-Net一样的主干的SimSiam时，我应该怎么做?

谢谢!

Answer 1

这是可能的方法

方法1:用U-NET训练模型并进行分割，利用分割预测医学疾病。这是一个有监督的方法。

方法2:这是半监督方法。用U-NET训练数据集进行对比学习。所以你在潜在空间中得到有意义的特征，然后你训练你的正常分割u-Net，同时使用你的对比学习u-Net的预训练编码器部分。这里要记住，正常分割u-net和对比学习的u-net是不同的。U-NET有两个不同的类。然后简单地通过语义分割方法进行预测。