[B! OOD][U-Net] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

OODとU-Netに関するarxiv_readerのブックマーク (12)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2402.08276v1
arxiv_reader 2024/02/14
arXiv reaDer

arXiv

U-Net

synthesis

dataset

segmentation

OOD

domain
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.00816v1
arxiv_reader 2024/01/03
reconstruction

learning

OOD

CNN

arXiv

differentiable

U-Net

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2308.01412v2
arxiv_reader 2023/11/14
computer vision

self-supervised

arXiv

U-Net

anomaly detection

OOD

3D

arXiv reaDer

segmentation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.01210v4
arxiv_reader 2023/11/07
arXiv reaDer

GCN

U-Net

dataset

CNN

real time

OOD

arXiv

segmentation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.01210v3
arxiv_reader 2023/10/24
GCN

real time

arXiv reaDer

CNN

dataset

OOD

U-Net

arXiv

segmentation
リンク
医用画像セグメンテーションネットワークの階層的不確実性推定
arxiv_reader 2023/08/17
医療画像セグメンテーションモデルの学習は、モデルのトレーニングに使用される画像 (ノイズ) と手動のアノテーション (人的エラーとバイアス) の両方に不確実性が存在するため、本質的にあいまいなタス

segmentation

estimation

OOD

arXiv

U-Net

arXiv reaDer

representation

detection

bias
リンク
確率的 MIMO U-Net: ピクセルごとの回帰のための効率的かつ正確な不確実性推定
arxiv_reader 2023/08/16
機械学習における不確実性の推定は、特に一か八かの現実世界のシナリオにおいて、予測モデルの信頼性と解釈可能性を高めるために最も重要です。多数の方法が利用可能であるにもかかわらず、それらは多くの場合、不

detection

estimation

classification

OOD

computer vision

U-Net

pose

domain

arXiv

arXiv reaDer
リンク
分布外検出のための分布ガウス過程層
arxiv_reader 2022/06/28
医用画像処理タスクにデプロイされた機械学習モデルは、誤った予測を回避するために、分布外検出機能を備えている必要があります。ディープニューラルネットワークに依存する分布外検出モデルが、医用画像のドメイン

Bayesian

arXiv reaDer

domain

OOD

detection

convolutional

arXiv

segmentation

U-Net
リンク
背景の無視と一般化の改善に向けて：費用のかからないDNN視覚的注意メカニズム
arxiv_reader 2022/04/28
この作業は、画像セグメンテーションとそれに続く分類のタスクを解決するために、新しいディープニューラルネットワーク（DNN）アーキテクチャであるImplicit Segmentation Neural

estimation

DNN

segmentation

U-Net

arXiv reaDer

COVID-19

detection

arXiv

classification
リンク
ROOD-MRI：深層学習セグメンテーションモデルのMRIでの分布外および破損したデータに対する堅牢性のベンチマーク
arxiv_reader 2022/03/14
深層人工ニューラルネットワーク（DNN）は、分類、セグメンテーション、および検出の課題に成功したため、医療画像分析の最前線に移動しました。ニューロイメージ分析におけるDNNの大規模な展開における主な課

benchmark

augmentation

U-Net

arXiv

segmentation

detection

OOD

computer vision

arXiv reaDer
リンク
医療画像セグメンテーションのための分布外一般化方法はどの程度信頼できますか？
arxiv_reader 2021/09/07
ディープラーニングの最近の成果は、テストデータの分布がトレーニングデータと類似していることに依存しています。理想的なケースでは、ディープラーニングモデルは分布外（OoD）の一般化を実現します。つまり、

OOD

MRI

segmentation

learning

U-Net

arXiv reaDer

arXiv

semi-supervised
リンク
訓練されていないニューラルネットワークによる加速MRI
arxiv_reader 2020/11/24
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像再構成の問題に非常に効果的です。通常、CNNは大量のトレーニング画像でトレーニングされます。ただし、最近、Deep ImagePriorやDeepDec

denoising

MRI

arXiv reaDer

OOD

learning

CNN

dataset

arXiv

reconstruction

U-Net
リンク
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