본 논문은 의료 영상 분할을 위한 새로운 심층 감독 네트워크인 DS²Net을 제안합니다. 기존 연구들이 저수준 세부 특징 또는 고수준 의미 특징 중 하나만 감독하는 것과 달리, DS²Net은 세부 특징 향상 모듈(DEM)과 의미 특징 향상 모듈(SEM)을 통해 저수준 세부 특징과 고수준 의미 특징을 동시에 감독합니다. DEM과 SEM은 각각 저수준 및 고수준 특징 맵을 활용하여 세부 및 의미 마스크를 생성하여 특징 감독을 향상시킵니다. 또한, 불확실성 기반 감독 손실을 사용하여 각 스케일의 특징에 대한 감독 강도를 적응적으로 할당하여 기존 연구의 비최적 휴리스틱 설계 문제를 해결합니다. 대장내시경, 초음파, 현미경으로 촬영된 6개의 벤치마크 데이터셋에서의 실험 결과, DS²Net이 최첨단 의료 영상 분석 방법들을 능가함을 보여줍니다.
