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- U-Net est un réseau de neurones à convolution développé pour la segmentation d'images biomédicales au département d'informatique de l'université de Fribourg en Allemagne. Le réseau est basé sur le réseau entièrement convolutionnel et son architecture a été modifiée et étendue pour fonctionner avec moins d’images d'entrainement et pour permettre une segmentation plus précise. La segmentation d'une image 512 * 512 prend moins d'une seconde sur un GPU récent. (fr)
- U-Net est un réseau de neurones à convolution développé pour la segmentation d'images biomédicales au département d'informatique de l'université de Fribourg en Allemagne. Le réseau est basé sur le réseau entièrement convolutionnel et son architecture a été modifiée et étendue pour fonctionner avec moins d’images d'entrainement et pour permettre une segmentation plus précise. La segmentation d'une image 512 * 512 prend moins d'une seconde sur un GPU récent. (fr)
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- juin 2019 (fr)
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- août 2021 (fr)
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- U-Net est un réseau de neurones à convolution développé pour la segmentation d'images biomédicales au département d'informatique de l'université de Fribourg en Allemagne. Le réseau est basé sur le réseau entièrement convolutionnel et son architecture a été modifiée et étendue pour fonctionner avec moins d’images d'entrainement et pour permettre une segmentation plus précise. La segmentation d'une image 512 * 512 prend moins d'une seconde sur un GPU récent. (fr)
- U-Net est un réseau de neurones à convolution développé pour la segmentation d'images biomédicales au département d'informatique de l'université de Fribourg en Allemagne. Le réseau est basé sur le réseau entièrement convolutionnel et son architecture a été modifiée et étendue pour fonctionner avec moins d’images d'entrainement et pour permettre une segmentation plus précise. La segmentation d'une image 512 * 512 prend moins d'une seconde sur un GPU récent. (fr)
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- U-Net (en)
- U-Net (fr)
- U-Net (ru)
- U-Net (uk)
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