전체 글110 VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image RegistrationWe present VoxelMorph, a fast learning-based framework for deformable, pairwise medical image registration. Traditional registration methods optimize an objective function for each pair of images, which can be time-consuming for large datasets or rich defoarxiv.org0. AbstractVoxelMorph은 변형 가능한 pair별 의료 image registration을 .. 2024. 11. 7. (RAG) Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP TasksLarge pre-trained language models have been shown to store factual knowledge in their parameters, and achieve state-of-the-art results when fine-tuned on downstream NLP tasks. However, their ability to access and precisely manipulate knowledge is still limarxiv.org0. AbstractPretrained LLM은 사실의 지식을 매개변수에 저장하고, downstream NLP 작업에서 미.. 2024. 11. 3. Feature Extract : CV [2D 이미지 데이터를 활용한 이미지 분류] (7) 1. 데이터셋 불러오기[Empty Module #1] load_datasetcsv 파일로 구성된 2D 이미지 데이터를 numpy 형태로 가져오기# -------------------------------------# [Empty Module #1] 학습데이터, 평가데이터 불러오기 # -------------------------------------# -------------------------------------# load_dataset(path, split): #경로 설정train_path = 'train_csv_v2'test_path = 'test_csv_v2'label_path = 'Label2Names.csv'#train, test에 대해 load_dataset 함수 실행train_image.. 2024. 6. 11. 앙상블-배깅 (구현) 예측기의 성능을 향상시키기 위해 여러 개의 훈련 데이터셋 각각을 이용하여 학습시킨 예측기를 결합하여 예측하는 방법을 배깅(Bagging)방식 배깅방식은 특히 가지치기가 이루어지지 않은 결정트리와 같이 훈련데이터셋의 훈련샘플의 작은 변화에 민감하게 영향을 받는 예측기들을 개선할 때 유용한 방식 회귀문제에 대한 결정트리 예측기의 경우를 예로 들어 배깅방식을 설명하면 다음과 같다. 훈련데이터셋 D가 어떤 분포를 따르는 랜덤집합이라하고, D1,⋯,Dn가 동일한 분포에 iid라 하자. 각 Di(1≤i≤n)를 훈련데이터셋으로 학습시킨 예측기를 gDi(1≤i≤n).. 2024. 6. 11. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 28 다음
