敵対的学習に基づく既存の教師なしドメイン適応法は、いくつかの医用画像処理タスクで優れたパフォーマンスを達成しています。ただし、これらの方法は、グローバルな分布の適応にのみ焦点を当てており、カテゴリレベ

arxiv_reader のブックマーク 2022/07/11 11:31

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4722227885987150690/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2207.03684v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2207.03684v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2207.03684v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">カテゴリレベルの正則化による教師なしドメイン適応眼底画像セグメンテーション</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22domain%20adaptation%22">domain adaptation</a>]</li><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/dataset">dataset</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/adversarial">adversarial</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/regularization">regularization</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/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">敵対的学習に基づく既存の教師なしドメイン適応法は、いくつかの医用画像処理タスクで優れたパフォーマンスを達成しています。ただし、これらの方法は、グローバルな分布の適応にのみ焦点を当てており、カテゴリレベ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220711#bookmark-4722227885987150690"><span class="datetime-body">2022/07/11 11:31</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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