Computer Vision134 [2024 - 2] 김동규 - LeNet : Gradient-Based Learning Appliedto Document Recognition LeNet의 들어가기에 앞서서 LeNet은 CNN의 개념을 제시하고 현대 CNN 모델들의 기초가 되는 모델입니다. 1. Introduction 해당 논문의 주요 메시지는 " 패턴인식 시스템은 hand-designed heuristics를 줄이고 자동화 학습에 주력해서 만드는 것이 더 좋은 성능을 가진다" Introduction에서는 두 가지 케이스를 제시합니다. 첫 번째는 character recognition, 두 번째는 document understading입니다. character recognition의 경우 독립된 하나의 글자를 인식하는 문제입니다. 이러한 문제는 픽셀 이미지에 직접 동작하는 머신을 사용하는 것이 효과적이며 저희가 알고 있는 CNN을 의미합니다. document understad.. 2024. 12. 7. [2024-2] 백승우 - VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image RegistrationWe present VoxelMorph, a fast learning-based framework for deformable, pairwise medical image registration. Traditional registration methods optimize an objective function for each pair of images, which can be time-consuming for large datasets or rich defoarxiv.org0. AbstractVoxelMorph은 변형 가능한 pair별 의료 image registration을 .. 2024. 11. 7. [2024-2] 김경훈 - VoxelMorph : A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration Link : https://arxiv.org/abs/1809.05231 VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image RegistrationWe present VoxelMorph, a fast learning-based framework for deformable, pairwise medical image registration. Traditional registration methods optimize an objective function for each pair of images, which can be time-consuming for large datasets or rich defoarxiv.org 0. Abstract 기.. 2024. 9. 10. [2024-2] 김경훈 - UNet++ : A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation Link : https://arxiv.org/abs/1807.10165 UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image SegmentationIn this paper, we present UNet++, a new, more powerful architecture for medical image segmentation. Our architecture is essentially a deeply-supervised encoder-decoder network where the encoder and decoder sub-networks are connected through a series of nesarxiv.org 이번 포스팅은 객체를 인식하는 방법 중 .. 2024. 9. 5. 이전 1 ··· 23 24 25 26 27 28 29 ··· 34 다음
