2026-04-11T21:09:25Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234150 2025-01-19T09:53:10Z 1164:4619:11539:11642

データセット依存のドメイン情報を取り除いたセマンティックセグメンテーション 齋藤, 令次 堀田, 一弘 卒論スポットライトセッション (CVIM) 学習用と評価用のデータセットが異なる場合，データセットが同じ場合と比べて精度が大きく低下してしまう．これは撮影機器や染色の仕方などの異なる環境下で撮影されたドメインの違いによるものである．そこで，学習データからドメインに依存しない特徴量を抽出し，その特徴量によりセグメンテーションを行う E3DM を提案する．複数の眼底画像から血管をセグメンテーションする実験を行い，提案手法の有効性を示した． technical report 情報処理学会 2024-05-08 application/pdf 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 19 2024-CVIM-238 1 7 2188-8701 AA11131797 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/234150/files/IPSJ-CVIM24238019.pdf jpn