好记性不如烂笔头~

　　该论文使用HoVer Net+网络结构同时进行了细胞核实例分割和组织的语义分割。

　　由于细胞核的标注需要耗费大量时间，大规模收集标注是一个挑战。另外，已有的细胞核分割方法难以在新的场景或者拥挤的视野中正确分割细胞核。文章选择使用NuClick＋人工细化生成细胞核的GroundTruth注释。利用生成的可靠数据集微调HoVerNet网络，然后用于整张玻片的推理。

　　下图是论文中的网络结构图，包含一个编码器和四个解码器。这四个解码器中的NP用来二值分类，HoVer估计每个像素到各自核中心的水平和垂直距离，NC预测每个细胞核像素的类型，增加的层分割来得到层分割图（例如下图中显示的示例输出其他组织为橙色，基底为红色，上皮为绿色。在示例图像中没有背景或角蛋白类）。