深層学習ベースのセグメンテーションモデルは、0.9932 の精度を与える残差ブロックとの atrous 畳み込みを使用する U-Net モデルに基づいて、人間の静脈瘤の光コヒーレンストモグラフィー画

arxiv_reader のブックマーク 2023/03/03 13:01

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4733131430341130372/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.01054v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.01054v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2303.01054v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">人間の伏在静脈瘤の光コヒーレンス断層撮影画像の深層学習ベースの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/arXiv">arXiv</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/learning">learning</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/U-Net">U-Net</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/human">human</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">深層学習ベースのセグメンテーション モデルは、0.9932 の精度を与える残差ブロックとの atrous 畳み込みを使用する U-Net モデルに基づいて、人間の静脈瘤の光コヒーレンストモグラフィー画</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230303#bookmark-4733131430341130372"><span class="datetime-body">2023/03/03 13:01</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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