最近の 3D 医療用 ViT (SwinUNETR など) は、3D 医療画像セグメンテーションを含む、いくつかの 3D ボリュメトリックデータベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現しています

arxiv_reader のブックマーク 2023/03/03 12:52

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4733131140430700804/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2209.15076v4" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2209.15076v4" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2209.15076v4" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">3D UX-Net: 医用画像セグメンテーション用の階層トランスフォーマーを近代化する大規模なカーネル ボリューメトリック ConvNet</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/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/%22transfer%20learning%22">transfer learning</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/transformer">transformer</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/convolutional">convolutional</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">最近の 3D 医療用 ViT (SwinUNETR など) は、3D 医療画像セグメンテーションを含む、いくつかの 3D ボリュメトリック データ ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現しています</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230303#bookmark-4733131140430700804"><span class="datetime-body">2023/03/03 12:52</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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