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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 2,198 - 2,201 (4page)
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In deep learning, training data is one of the main factors affecting model performance. In the case of medical image data, the number of labeled data is smaller than that of general image data. Recently, ho wever, with the advent of various generative models, research is underway to generate additional data and use it as training data to improve model performance. In this paper, we apply colon polyp images to the generative model SemanticStyleGAN to generate new polyp images. In particular, an experiment was conducted to compare the generated image quality according to the type of class. As a result of the experiment, it was confirmed that the performance was improved when the polyp mask and the normal mask image were used simultaneously as the mask image.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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