今日、ディープ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、さまざまな画像モダリティとタスクで、医療画像セグメンテーションの最先端のパフォーマンスを実証しています。初期の成功にもかかわらず、セグメンテー

arxiv_reader のブックマーク 2022/01/10 12:26

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4713787482255937314/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.02428v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.02428v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2201.02428v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">セグメンテーションパフォーマンスに対する事前ベースの損失の影響：ベンチマーク</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</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/CNN">CNN</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/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">今日、ディープ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、さまざまな画像モダリティとタスクで、医療画像セグメンテーションの最先端のパフォーマンスを実証しています。初期の成功にもかかわらず、セグメンテー</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220110#bookmark-4713787482255937314"><span class="datetime-body">2022/01/10 12:26</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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