この論文では、脳MRIの病変セグメンテーションのために104個の畳み込み層を持つ2D深部残余Unet（DR-Unet104）を提案します。 Unetエンコーダーに「ボトルネック」残余ブロックを追加した

arxiv_reader のブックマーク 2021/05/05 11:38

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4702189514017598338/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2011.02840v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2011.02840v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2011.02840v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">マルチモーダルMRI脳腫瘍セグメンテーション用のDR-Unet104</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/MRI">MRI</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/residual">residual</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文では、脳MRIの病変セグメンテーションのために104個の畳み込み層を持つ2D深部残余Unet（DR-Unet104）を提案します。 Unetエンコーダーに「ボトルネック」残余ブロックを追加した</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210505#bookmark-4702189514017598338"><span class="datetime-body">2021/05/05 11:38</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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