論文の概要: Loss Ensembles for Extremely Imbalanced Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10815v1
- Date: Thu, 31 Dec 2020 12:13:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-17 16:59:21.364310
- Title: Loss Ensembles for Extremely Imbalanced Segmentation
- Title(参考訳): 超不均衡セグメンテーションのための損失アンサンブル
- Authors: Jun Ma
- Abstract要約: 本総説では,脳mriスキャンから脳動脈瘤の自動分割法について概説する。
異なる損失関数から訓練された複数のモデルのアンサンブルを用いる。
我々の方法はADAMチャレンジセグメンテーションタスクで1位にランクインしました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.247774141419134
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This short paper briefly presents our methodology details of automatic
intracranial aneurysms segmentation from brain MR scans. We use ensembles of
multiple models trained from different loss functions. Our method ranked first
place in the ADAM challenge segmentation task. The code and trained models are
publicly available at https://github.com/JunMa11/ADAM2020.
- Abstract(参考訳): 本総説では,脳mriスキャンから脳動脈瘤の自動分割法について概説する。
異なる損失関数から訓練された複数のモデルのアンサンブルを用いる。
本手法はADAMチャレンジセグメンテーションタスクにおいて第1位にランクインした。
コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/JunMa11/ADAM2020で公開されている。
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