U-Net
U-Net est un réseau de neurones à convolution développé pour la segmentation d'images biomédicales au département d'informatique de l'université de Fribourg en Allemagne. Le réseau est basé sur l'architecture dite entièrement convolutionnelle (fully convolutional networks), modifiée et étendue pour fonctionner avec moins d’images d'entrainement et pour permettre une segmentation plus précise.
Nº Q55636383 ★★
Peu commune · Savoirs
U-Net
U-Net est un réseau de neurones à convolution développé pour la segmentation d'images biomédicales au département d'informatique de l'université de Fribourg en Allemagne. Le réseau est basé sur l'architecture dite entièrement convolutionnelle (fully convolutional networks), modifiée et étendue pour fonctionner avec moins d’images d'entrainement et pour permettre une segmentation plus précise.
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U-Net est un réseau de neurones à convolution développé pour la segmentation d'images biomédicales au département d'informatique de l'université de Fribourg en Allemagne. Le réseau est basé sur l'architecture dite entièrement convolutionnelle (fully convolutional networks), modifiée et étendue pour fonctionner avec moins d’images d'entrainement et pour permettre une segmentation plus précise. La segmentation d'une image 512 * 512 prend moins d'une seconde sur un GPU récent. L'architecture U-Net a eu un impact important (plusieurs dizaines de milliers de citations de l'article original) et est une des références en matière de modèles image-to-image (réseaux convertissant une image en une autre de mêmes dimensions).
Texte : Wikipédia, CC BY-SA 4.0. ·
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