* conditional GANによりデータ数が少ないクラスの水増しを行うGAMO(Generative Adversarial Minority Oversampling)を提案 * Discriminatorだけでなく、クラス分類モデルも騙せるデータをGeneratorで生成する * Discriminatorとモデルの両方を騙すためには…

* マンモグラフィー画像から微小石灰化領域(microcalsification)のセグメンテーションを行うモデルを提案 * 微小石灰化領域は1mm程度(14画素)以下の小さい領域(Fig1) * 始めにAnomaly Separation Network (ASN)で異常領域を抽出する。 * 微小石灰化領域だけ…

* 質が悪い(一部のラベルが間違っている)教師データを想定し画像分類を行うmeta-learning based noise-tolerant (MLNT) 学習法を提案 (Fig1) * あえて学習中に正解ラベルを間違ったラベルに付け替えながら、複数のStudent modelを学習 * Teacher modelとStud…

* 超高解像度画像に対し省メモリかつ高性能なセグメンテーションを行うGLNetおよびCoarse-to-Fine GLNetを提案 * 2Kや4K画像の様な数Mピクセルの画像をターゲットにした研究 * これまでに良く採られている方法とその問題点 * 入力画像を低解像度化 ： 精細な…