《表1 两种不同训练方法下的实验结果》

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《一种改进的I-Unet网络的皮肤病图像分割算法》

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式中:Dice＿loss1表示前景区域的Dice损失；Dice＿loss2为背景区域的Dice损失。表1给出实验在没有做CRF后处理的情况下，利用改进的I-Unet网络进行训练，使用Dice损失做微调前后结果对比。实验结果表明，利用多损失训练方法能在一定程度上提升分割精度。