Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание моделей [представлено 27 октября 2026 года] Название: Segmentation Toверность для произвольной Си-эн-Энз Вью PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Коволюционные нейронные сети (CNN) широко используются для сегментации медицинских изображений. Однако у них нет определенной степени доверия. Существующие методы оценки неопределенности прогнозов часто требуют создания специальной сетевой архитектуры и/или специализированных учебных программ, которые должны проходить подготовку с нуля. Кроме того, не всегда легко вычесть из карт неопределенности один показатель достоверности данных. В этом исследовании мы изучаем методы оценки неопределенности на основе вокселя, которые могут быть добавлены к существующим трубопроводам сегментации без подготовки с нуля. Мы также предлагаем новый метод оценки единого показателя доверия на основе карт неопределенности. Результаты наших оценок различных РОУ и методов говорят о том, что наш показатель уверенности в себе может прогнозировать эффективность сегментации невидимых данных. Дополнительные ссылки и цитаты... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является Исследовательом?) Подключённые документы (что такое подсоединенные бумаги?) Litmaps (Литмпапс?) Skite Smart Citations (Каков умный цитаты?) Код, данные и средства массовой информации, связанные с этой статьей альфаXiv (какая буквенная клавиатура?) Катализированный код для документов (что представляет собой…
Доверие к произвольной CNN
arXiv: 261 030.37431v 1 Annuales Type: New Humber: Convolutional нейронные сети (CNN) широко используются для сегментации медицинских изображений. Однако у них нет определенной степени доверия. Существующие методы оценки неопределенности прогнозов часто требуют создания специальной сетевой архитектуры и/или специализированных учебных программ, которые должны проходить подготовку с нуля. Кроме того, не всегда легко вычесть из карт неопределенности один показатель достоверности данных. В этом исследовании мы изучаем методы оценки неопределенности на основе вокселя, которые могут быть добавлены к существующим трубопроводам сегментации без подготовки с нуля. Мы также предлагаем новый метод оценки единого показателя доверия на основе карт неопределенности. Результаты наших оценок различных РОУ и методов говорят о том, что наш показатель уверенности в себе может прогнозировать эффективность сегментации невидимых данных.