U-Net
U-Net es una red neuronal convolucional desarrollada para la segmentación de imágenes biomédicas en el Departamento de Informática de la Universidad de Friburgo. La red se basa en una red neuronal totalmente convolucional cuya arquitectura se modificó y amplió para trabajar con menos imágenes de entrenamiento y producir una segmentación más precisa. La segmentación de una imagen de 512 × 512 tarda menos de un segundo en una GPU moderna.
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Poco común · Saberes
U-Net
U-Net es una red neuronal convolucional desarrollada para la segmentación de imágenes biomédicas en el Departamento de Informática de la Universidad de Friburgo. La red se basa en una red neuronal totalmente convolucional cuya arquitectura se modificó y amplió para trabajar con menos imágenes de entrenamiento y producir una segmentación más precisa. La segmentación de una imagen de 512 × 512 tarda menos de un segundo en una GPU moderna.
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U-Net es una red neuronal convolucional desarrollada para la segmentación de imágenes biomédicas en el Departamento de Informática de la Universidad de Friburgo. La red se basa en una red neuronal totalmente convolucional cuya arquitectura se modificó y amplió para trabajar con menos imágenes de entrenamiento y producir una segmentación más precisa. La segmentación de una imagen de 512 × 512 tarda menos de un segundo en una GPU moderna. La arquitectura U-Net también se ha empleado en modelos de difusión para la eliminación iterativa de ruido en imágenes. Esta tecnología es la base de muchos modelos modernos de generación de imágenes, como DALL-E, Midjourney y Stable Diffusion.
Texto: Wikipédia, CC BY-SA 4.0. ·
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