Bayesian U Net
베이지안 U 넷

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10.1117/12.2590780

We use Bayesian U-Net, which has shown high accuracy in thigh muscle segmentation, for the segmentation of the erector spinae muscle.

우리는 척추기립근의 분할을 위해 허벅지 근육 분할에서 높은 정확도를 보인 베이지안 U-Net을 사용합니다.

Relationship between number of annotations and accuracy in segmentation of the erector spinae muscle using Bayesian U-Net in torso CT images

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10.1117/12.2590719

For the detection of cell nuclei, we employ a U-Net and a Bayesian U-Net.

세포핵 검출을 위해 U-Net과 Bayesian U-Net을 사용합니다.

Detection of DLBCL regions in H&E stained whole slide pathology images using Bayesian U-Net

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10.1117/12.2590794

Our group proposed Bayesian U-Net [2], which integrates MC dropout with U-Net [3] architecture, and investigated the relationship between the segmentation accuracy (Dice) and the uncertainty inferred by MC dropout.

우리 그룹은 MC dropout과 U-Net[3] 아키텍처를 통합한 Bayesian U-Net[2]을 제안하고 MC dropout에 의해 추론되는 불확도와 분할 정확도(Dice) 간의 관계를 조사했습니다.

Analysis of multiplanar integration based on uncertainty estimation in automatic segmentation of abdominal organs in 3D CT image using 2D Bayesian U-Net

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10.5194/EGUSPHERE-EGU21-11280

Hence, we developed variants of the U-Net specifically addressing this challenge including an Attention U-Net, a probabilistic Bayesian U-Net, as well as a U-Net with a distance map-based binary cross-entropy (BCE) loss function and a Mathews correlation coefficient (MCC) as early stopping criterion.

따라서 우리는 Attention U-Net, 확률적 베이지안 U-Net 및 거리 맵 기반 이진 교차 엔트로피(BCE) 손실 함수가 있는 U-Net을 포함하여 이 문제를 구체적으로 해결하는 U-Net의 변형을 개발했습니다. 조기 중단 기준으로서 매튜스 상관 계수(MCC).

Tapping the Potential of Earth Observation - Calving Front Detection in SAR Images using Deep Learning Techniques

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Bayesian U Net(베이지안 U 넷)란 무엇입니까?

Bayesian U Net 베이지안 U 넷 - We use Bayesian U-Net, which has shown high accuracy in thigh muscle segmentation, for the segmentation of the erector spinae muscle. [1] For the detection of cell nuclei, we employ a U-Net and a Bayesian U-Net. [2] Our group proposed Bayesian U-Net [2], which integrates MC dropout with U-Net [3] architecture, and investigated the relationship between the segmentation accuracy (Dice) and the uncertainty inferred by MC dropout. [3] Hence, we developed variants of the U-Net specifically addressing this challenge including an Attention U-Net, a probabilistic Bayesian U-Net, as well as a U-Net with a distance map-based binary cross-entropy (BCE) loss function and a Mathews correlation coefficient (MCC) as early stopping criterion. [4]
우리는 척추기립근의 분할을 위해 허벅지 근육 분할에서 높은 정확도를 보인 베이지안 U-Net을 사용합니다. [1] 세포핵 검출을 위해 U-Net과 Bayesian U-Net을 사용합니다. [2] 우리 그룹은 MC dropout과 U-Net[3] 아키텍처를 통합한 Bayesian U-Net[2]을 제안하고 MC dropout에 의해 추론되는 불확도와 분할 정확도(Dice) 간의 관계를 조사했습니다. [3] 따라서 우리는 Attention U-Net, 확률적 베이지안 U-Net 및 거리 맵 기반 이진 교차 엔트로피(BCE) 손실 함수가 있는 U-Net을 포함하여 이 문제를 구체적으로 해결하는 U-Net의 변형을 개발했습니다. 조기 중단 기준으로서 매튜스 상관 계수(MCC). [4]