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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 597 - 601 (5page)
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Deep learning models used for medical image segmentation have predominantly relied on CNN networks. However, CNNs have a limitation in capturing global contextual information. To address this, Transformer-based models that utilize self-attention have been introduced, and these two types of models are complementary. In this study, we propose a method that combines these two models and adapts the self-attention mechanism to better suit the specific task at hand. We conducted experiments on colon polyp datasets, demonstrating state-of-the-art performance in image segmentation.
목차
Abstract
I. 서론
II. 제안 방법
III. 실험 및 결론
참고문헌
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