Bildsegmentierung

Dice-Verlust ist eine Verlustfunktion, die verwendet wird, um die Modellleistung bei Aufgaben wie der Bildsegmentierung zu bewerten.

Ein Lungensegmentierungsalgorithmus identifiziert und umreißt Lungenregionen in medizinischen Bildern und unterstützt bei Diagnose und Behandlungsplanung.

Objekterkennung ist der Prozess der Identifizierung und Abgrenzung von Objekten innerhalb eines Bildes oder Videos.

SegNet ist eine Deep-Learning-Architektur, die für semantische Bildsegmentierungsaufgaben entwickelt wurde.

U-Net++ ist ein fortschrittliches Deep-Learning-Modell für die Bildsegmentierung und verbessert U-Net durch verschachtelte Skip-Pfade.