SA-UNet for Retinal Vessel improvment using StyleGAN2

  作者提出了一种改进视网膜图像分割的方法，通过创建图像及其相应的分割地图来实现。作者的解决方案包括使用DRIVE数据集1对StylGAN2进行训练，并使用目前在分割DRIVE图像方面取得最先进结果的SA-UNet模型对新合成的图像进行分割。作者使用新生成的图像及其分割结果来重新训练SA-UNet，以获得更好的结果。
 IterNet网络利用U-Net，通过将多个小U-Net连接起来，取得了优势。IterNet的工作方式是首先生成粗糙的分割地图，然后通过在小区域上应用小型U-Net来改进分割地图。

  SA-UNet的主要优势在于它结合了U-Net、SD-UNet和空间注意力块。SA-UNet的架构与U-Net非常相似，但SA-UNet的参数更少，因此训练过程更短，过拟合问题更不容易发生。
 在SA-UNet中，Dropout被DropBlock取代，DropBlock会丢弃感兴趣区域，而不是随机丢弃权重。此外，在任何一对卷积层之间，都有Batch Normalization，如图2所示。此外，SA-UNet还在编码器和解码器之间引入了空间注意力块。

 数据增强一直是计算机视觉领域的一个重要问题。有许多方法可以进行数据增强，从更简单的方法如图像的传统变换（如翻转、裁剪、旋转等）开始。这些方法在一开始就取得了不错的性能，