ディープラーニングは、主流の医用画像セグメンテーション手法を強化します。それにもかかわらず、現在のディープセグメンテーションアプローチでは、新しい増分セグメンテーションクラスを (新しいトレー

arxiv_reader のブックマーク 2023/09/06 12:08

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4741803831562552175/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2302.00162v4" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2302.00162v4" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2302.00162v4" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">継続的セグメント: CT スキャンにおける 143 の全身臓器の単一の統合されたアクセス可能な継続的セグメンテーション モデルに向けて</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/NAS">NAS</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22knowledge%20distillation%22">knowledge distillation</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/%22semantic%20segmentation%22">semantic segmentation</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/CT">CT</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープ ラーニングは、主流の医用画像セグメンテーション手法を強化します。それにもかかわらず、現在のディープ セグメンテーション アプローチでは、新しい増分セグメンテーション クラスを (新しいトレー</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230906#bookmark-4741803831562552175"><span class="datetime-body">2023/09/06 12:08</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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