안녕하세요, 이번에 리뷰할 논문은 지난 번에 리뷰했던 U-Net의 개념을 이용해 확장한 3D U-Net입니다. 논문명: 3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation저자: Özgün Çiçek, Ahmed Abdulkadir, Soeren S. Lienkamp, Thomas Brox, Olaf Ronneberger저널: MICCAI(의료 영상 처리 학회)발표 년도: 2016기존의 U-Net이 있는데, 이 모델이 왜 등장했는가? 하면 의료 영상에서 얻는 대부분의 데이터(CT, MRI, PET 촬영 영상)는 3차원의 구조를 가지고 있습니다. MRI 영상을 예로 들자면 NIfTI 포맷이라 해서 nii.gz 확장자를 가진 형태가 ..

두 번째 논문 리뷰입니다. 이번에 리뷰할 논문은 U-net이라는 CNN 기반의 네트워크로 이미지 segmentation 작업에서 사용되는 모델입니다. 논문명:U-Net: Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation저자: Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox저널: MICCAI(Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention)링크: https://arxiv.org/pdf/1505.045971. 개요해당 논문은 2015년 MICCAI 학술대회에서 발표된 논문으로 의료 영상에서의 이미지 분할(semantic segementation)을 수행하는 모..

안녕하세요, 오랜만에 글을 작성하네요.오늘부터 주에 2개씩 논문 리뷰 글을 올려보려고 합니다.. 이전에 리뷰는 항상 Notion 같은데 쓰거나, 가볍게 정리하는 식으로 했었는데, 블로그에도 남겨야겠다는 생각이 들어서 시작하게 되었습니다.처음 작성 하다 보니 이상하거나 부족한 점이 있을 수 있습니다.그러한 부분들을 지적해주시면, 고쳐나가겠습니다. 이번에 리뷰할 논문은 2012년도 ILSVRC 대회에서 우승한 모델인 AlexNet 논문에 대해 리뷰 해보겠습니다.Paper Name: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural NetworksAuthors: Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hintonlink:..