生物医学画像の多くのセグメンテーションタスクは、エネルギー関数の最小化としてモデル化でき、最大フローおよび最小カット最適化アルゴリズムのクラスによって解決できます。ただし、従来のエネルギー関数は通常、

arxiv_reader のブックマーク 2021/09/03 11:32

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4707802006217722178/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.00622v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.00622v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2109.00622v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">脳腫瘍セグメンテーションのためのエンドツーエンドの学習可能なフロー正則化モデル</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/segmentation">segmentation</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/U-Net">U-Net</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">生物医学画像の多くのセグメンテーションタスクは、エネルギー関数の最小化としてモデル化でき、最大フローおよび最小カット最適化アルゴリズムのクラスによって解決できます。ただし、従来のエネルギー関数は通常、</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210903#bookmark-4707802006217722178"><span class="datetime-body">2021/09/03 11:32</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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