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アイテム
ドメイン適応を用いた細胞画像の混合データセットにおけるセグメンテーション
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225974
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225974c7ef298b-fe9d-429d-b1fb-91698f38d118
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM23234030.pdf (1.6 MB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-05-11 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | ドメイン適応を用いた細胞画像の混合データセットにおけるセグメンテーション | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 卒論スポットライトセッション (CVIM) | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 名城大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 名城大学 | ||||||||||
| 著者名 |
土井田, 啓輔
× 土井田, 啓輔
× 堀田, 一弘
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本稿では，複数の細胞画像データセットのセグメンテーションタスクを単一のモデルで学習するための方法を提案する．複数のデータセットを単一の U-Net に入力した時，モデルは一つのデータセットに強く適合してしまうことが多い．この問題に対処するため，Encoder の出力の特徴量に着目し，データセット毎に類似した特徴量を抽出できるようにドメイン適応を行った．これにより Decoder は得られた特徴量から効率的にセグメンテーションを行うことができ，単一のモデルでも混合データセットの精度を向上させることができた． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2023-CVIM-234, 号 30, p. 1-4, 発行日 2023-05-11 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8701 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
