医用画像の深層学習ベースのソリューションにおける主要な問題の1つは、モデルがトレーニングされたものとは異なるデータ分布でテストされた場合のパフォーマンスの低下です。テスト時にソースモデルをターゲットデ

arxiv_reader のブックマーク 2022/03/14 11:22

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716707706510427042/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.05574v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.05574v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2203.05574v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">医療画像セグメンテーションのためのオンザフライテスト時間適応</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/unsupervised">unsupervised</a>]</li><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/zero-shot">zero-shot</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/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</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/%22batch%20normalization%22">batch normalization</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">医用画像の深層学習ベースのソリューションにおける主要な問題の1つは、モデルがトレーニングされたものとは異なるデータ分布でテストされた場合のパフォーマンスの低下です。テスト時にソースモデルをターゲットデ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220314#bookmark-4716707706510427042"><span class="datetime-body">2022/03/14 11:22</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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