@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00225974,
 author = {土井田, 啓輔 and 堀田, 一弘},
 issue = {30},
 month = {May},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2023}
}