U-Netは、医療画像セグメンテーションの分野で広く採用されているニューラルネットワークです。医用画像コミュニティに迅速に受け入れられているにもかかわらず、複雑なデータセットではパフォーマンスが低下し

arxiv_reader のブックマーク 2022/06/07 14:21

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4720656271782334914/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2206.01793v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2206.01793v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2206.01793v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">R2U ++：医療画像セグメンテーションのための高密度スキップ接続を備えたマルチスケール反復残余U-Net</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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><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/CT">CT</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/recurrent">recurrent</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/residual">residual</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">U-Netは、医療画像セグメンテーションの分野で広く採用されているニューラルネットワークです。医用画像コミュニティに迅速に受け入れられているにもかかわらず、複雑なデータセットではパフォーマンスが低下し</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220607#bookmark-4720656271782334914"><span class="datetime-body">2022/06/07 14:21</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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