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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,655 - 2,658 (4page)
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In the medical field, deep learning is being actively utilized. However, it is challenging to secure sufficient medical data and labels for training deep learning models. One way to overcome this challenge is through semi-supervised learning. This study investigates a semi-supervised learning method for colorectal polyp image segmentation. By augmenting the existing image-based semi-supervised learning methods with the copy-paste technique to increase both unlabeled and labeled data, we confirmed an improvement in the performance of semi-supervised learning in polyp image segmentation experiments.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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