# U-Net
(2021)Generative Adversarial Registration for Improved Conditional Deformable Templates
Generative Adversarial Registration for Improved Conditional Deformable Templates 논문 리뷰
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(2019)Unsupervised Learning of Probabilistic Diffeomorphic Registration for Images and Surfaces
Unsupervised Learning of Probabilistic Diffeomorphic Registration for Images and Surfaces 논문 리뷰
(U-Net) Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 논문 리뷰
오늘은 Segmentation에 대해 알기 위해 꼭 봐야 하는 milestone 같은 U-Net paper을 리뷰하려고 한다. 물론 FCN paper도 milestone에 속한다. U-Net : https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf
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(2021)HyperMorph: Amortized Hyperparameter Learning for Image Registration
HyperMorph: Amortized Hyperparameter Learning for Image Registration 논문 리뷰
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(2021)UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation
UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation 논문 리뷰
(2018)VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration
VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration 논문 리뷰
U-Net 실습
이번 포스팅에서는 지난 시간에 공부한 U-Net 톺아보기에 대한 실습을 해보려고 합니다. 사실 실습이라기 보다는 링크의 내용을 분석해보는 것에 불과합니다. 실습에 관련된 대부분의 내용(소스코드 포함)은 아래의 사이트를 바탕으로 작성했음을 미리 알려드립니다. 또한, 데이
U-Net 톺아보기(in-depth)
톺아보다 : 틈이 있는 곳마다 모조리 더듬어 뒤지면서 찾다(순우리말).이 글이 저의 Velog 첫 글이랍니다! 무슨 내용으로 글을 올려볼까 생각하다가, 최근에 공부하게 된 U-Net에 대해 정리해서 올려보려 합니다. 학부 인턴생으로 딥러닝을 제대로 공부한지, 2021.
(2021)Unsupervised Anomaly Segmentation using Image-Semantic Cycle Translation
Unsupervised Anomaly Segmentation using Image-Semantic Cycle Translation 논문 리뷰
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(2017)Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 논문 리뷰
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(2016)Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks 논문 리뷰
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(2020)Deep Learning-Based Identification of Ischemic Regions in Native Head CT Scans
Deep Learning-Based Identification of Ischemic Regions in Native Head CT Scans 논문 리뷰
[paper-review] Page Segmentation using a Convolutional Neural Network with Trainable Co-occurrence Features
Lee, J., Hayashi, H., Ohyama, W., & Uchida, S. (2019). Page segmentation using a convolutional neural network with trainable co-occurrence features
[paper-review] DocUNet: Document Image Unwarping via A Stacked U-Net
Ma, K., Shu, Z., Bai, X., Wang, J., & Samaras, D. (2018). Docunet: document image unwarping via a stacked U-Net.
[논문] U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
오늘 리뷰해볼 논문은 'U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Iamge Segmentation'이다.Deep Network를 학습시킬 때는 많은 양의 training samples가 필요하다. 이 논문에서는 data augme