반응형 [CV] U-Net [출처]: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation U-Net: 생의학 이미지 분할을 위한 컨볼루션 네트워크저자:Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox독일 프라이부르크 대학교요약:이 논문은 생의학 이미지 분할을 위한 컨볼루션 네트워크 구조와 훈련 전략을 소개합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:주석이 달린 샘플을 효율적으로 사용하기 위한 데이터 증강.맥락을 포착하는 수축 경로와 정밀한 위치 지정이 가능한 확장 경로를 가진 대칭 아키텍처.몇 개의 이미지로부터 엔드 투 엔드로 훈련 가능, 이전 방법보다 뛰어난 성능.빠른 분할 능력 (최근 GPU에서 512x512 이미지 분할이 1초 이내).구.. 2024. 6. 7. [CV] DeepLab [출처]: DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs Term Model Architecture Method 2024. 5. 2. [CV] Mask R-CNN [출처]: Mask R-CNN Term Model Architecture Method 2024. 4. 30. [CV] FCN [출처]: Fully Convolutional Networks for Semantic SegmentationTerm Model Architecture Method 2024. 4. 30. 이전 1 다음 반응형
