多场景输出多种可信分割
该网络通过可学习的高斯混合模型同时提供确定性与非确定性预测，解决了现有方法难以捕捉复杂不确定性且无法与确定性网络无缝集成的问题。
Haoran, Zhou · Ling, Xu · Chunmeng, Liu · 李光耀
Knowledge-Based Systems 2025
非确定性分割通过生成多个合理掩膜来应对医学图像中的模糊和专家分歧。
可学习的高斯混合模型高效捕捉医学图像中的复杂不确定性。
将GMM的加权均值作为补充信息输入已有的确定性分割网络，提升其性能。
生成多样化且合理的分割掩膜，数量不受限制。