教師なし分布外 (OOD) 検出では、健康な解剖学的構造の画像でトレーニングされたモデルのみを利用して画像内の異常領域を特定します。確立されたアプローチは、画像をトークン化し、自動回帰 (AR) モ

arxiv_reader のブックマーク 2023/08/04 11:30

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4740271892249663599/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.14701v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.14701v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2307.14701v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">MIM-OOD: 医用画像の分布外検出のための生成マスク画像モデリング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/MRI">MRI</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/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/OOD">OOD</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></ul><br><p style="clear: left"> 教師なし分布外 (OOD) 検出では、健康な解剖学的構造の画像でトレーニングされたモデルのみを利用して画像内の異常領域を特定します。確立されたアプローチは、画像をトークン化し、自動回帰 (AR) モ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230804#bookmark-4740271892249663599"><span class="datetime-body">2023/08/04 11:30</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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