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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,644 - 2,647 (4page)
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Insufficient training data in deep learning models is one of the causes affecting performance. Particularly, acquiring an adequate amount of labeled data for medical imaging is more challenging than for general image data. Semi-supervised learning is one approach to overcome the scarcity of labeled data. In this study, we apply a semi-supervised learning technique based on the existing Cross Pseudo Supervision method to colonoscopy polyp image segmentation and propose a Copy-Paste method applicable to both labeled and unlabeled data to enhance performance. Experimental results show improvements in IOU and F1-Score performance compared to the existing model.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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