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In recent years, deep learning technology has been widely used for medical image analysis. However, deep neural networks tend to produce lower generalization performance for data in novel domains, which is a frequent scenario in the field of medical imaging since the domain can be easily shifted by a patient’s physical characteristics and image acquisition equipment. Meanwhile, self-supervised learning is recently known not only to further enhance the performance of a model, but also to improve the robustness of it. Based on this finding, we empirically demonstrated that a model’s domain generalization performance can be improved by using self-supervised pre-training in this study. Moreover, we additionally found that data augmentation applied to the pretext task can significantly impact on domain generalization performance of a model.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-530-001637135
