ICPR 2022｜3DUNet：变换+胶囊强强联手，医学图像分割的新良方

eshape为n_class，其值即为4.所写等人为了通过margin loss对模型来进行行政官员研修，再一一个糖果层之前的糖果多种类型数生产量之和分立之前的类别数生产量。

在思考这均新方法的同时，确试着解释为什么浅层不同之处要适用正弦而非直接的糖果层。却发现以“正弦层→初级糖果层→分类糖果层”为结构似乎是一个公认的既定事实。正弦层用做不同之处浓缩，同时为糖果层生成最合适的一般来说或通道。而在糖果层之前，透过一定的糖果数来组合前一层的不同之处，继而来进行相关计算。

同时在本文之前，大均在互联网最下面（即不同之处由此可知相较最小）时适用糖果层，一方面可相较攀升常生产量时约生产量，另一方面在解码时不必适用该层而只适用正弦层。这样来得再加的3D-UCaps可更显轻生产量化。

四、性能对比

表1：在ISEG-2017样本集的性能对比结果。

如表1，本文新方法在于除此以外运用针灸缩放分立课题的糖果互联网来得较，性能体现显现出大大的降低。

然而本文新方法在技术细节均也偏爱实际解答反应速度（如糖果层不参与解码、大均在互联网下方适用糖果层），因此所写等人对模型解答反应速度来进行对比测试，结果如下：

表2：在ISEG样本集的性能和灵活性比较。

可见本文新方法即使略逊色于稀正弦的3D-Unet，也已远很低除此以外另有糖果互联网的SOTA模型。

五、思考与论述

阅读完这篇文章，有些意犹未尽。糖果互联网很强诸多较差优点，其之前最重要的，紧密结合与针灸缩放分立的便是其formula_的坚称，可以很好的建模均匀分布-既有父子关系。同时由于这种formula_的暗示，使得糖果互联网大均须在体能训练反复之前看到最合适的糖果从而生成有用的得出结论亦可，而不是像正弦神经互联网那样去“忘记”远距离的不同之处形式。这也是为什么糖果互联网更适当体能训练较少的样本，当样本集过大反而性能攀升的原因。

透过正弦去捕捉到均匀分布不同之处，透过糖果去捕捉到均匀分布-既有父子关系。这样的思想在很多新方法之前都可以见到类似的影子，如MaxViT之前透过Block Attention捕捉到均匀分布文档，透过Grid Attention捕捉到全局文档；还有QQ提显现出的MixFormer等等。

而在3DConvCaps究竟可以将正弦与糖果更好的结合甚至是揉合或许思考，所写等人则希望在未来能进一步比对实际应用之前3DConvCaps应对各种线性的鲁棒性。

再一也期待能尽早看到本文的开自由软件，作为MIS课题之前另有糖果操作的SOTA模型，一定有很多偏远地区或许去研修和独创~

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