We study the fully convolutional neural networks in the context of malignancy detection for breast cancer screening. We work on a supervised segmentation task looking for an acceptable compromise between the precision of the network and the computational complexity.


翻译:我们从乳腺癌筛查的恶性检测角度研究全面进化的神经网络,我们致力于一项受监督的分割任务,寻求在网络精确度和计算复杂性之间达成可接受的妥协。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【资源】语音增强资源集锦
专知
8+阅读 · 2020年7月4日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年5月8日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
VIP会员
相关资讯
【资源】语音增强资源集锦
专知
8+阅读 · 2020年7月4日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年5月8日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员