We fine-tune our model via transfer

We fine-tune our model via transfer learning from 8 anatomical structures in the abdomen (a) to 20 anatomical structures in the whole torso (b). We show some typical ground truth labels that are used for training on both datasets.

結果 (繁體中文) 1:

我們微調我們通過轉讓在腹部（a）至20解剖結構在整個軀幹（B）從8解剖結構學習的楷模。我們發現，用於在兩個數據集訓練了一些典型的地面實況標籤。

結果 (繁體中文) 2:

我們通過從腹部的8個解剖結構（a）到整個軀幹（b）的20個解剖結構的轉移學習來微調我們的模型。我們展示了一些用於在兩個資料集上定型的典型地面真實標籤。

結果 (繁體中文) 3:

我們通過從腹部8個解剖結構（a）到全身20個解剖結構（b）的轉移學習來微調我們的模型。我們展示了一些典型的地面真值標籤，用於兩個數据集上的訓練。