如何解决如何在分割U-Net训练中增加身体部位回归器的输出？
我已经完成编写代码来训练和验证分段架构（例如U-Net，PIPO-Net，DFCN）。目前，我正在尝试使用身体部位回归器（BPR-类似于此https://arxiv.org/pdf/1707.03891.pdf 1）改善我的多细分网络，该方法将CT图像切片映射到其在身体中的对应位置，即输出得分表示输入切片所在的身体中的高度。
因此，我的BPR可以准确告诉我我的体积（或子体积）显示的身体部位/区域。这意味着我可以为分割网使用部分证据，就像告诉网子一样：“分割时不要寻找肝脏或肾脏，因为BPR表示体积仅在肺上部区域”。但是我不想手动设置这些部分标签。更高级的用法可能是，分段网络不仅可以从得分中了解预期的器官，而且可以了解预期的器官数量。
我想在训练时将分数（来自受过训练的BPR网络）和细分网络相结合，从而使部分证据成为可学习的参数。
有人知道如何实现这一目标吗？
谢谢！
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