One-shot Generative Domain Adaptation in 3D GANs 近年、生成対抗ネットワーク（Generative Adversarial Networks, GANs）は、画像生成分野で顕著な進歩を遂げました。従来の2D生成モデルは、多くのタスクで極めて高い能力を発揮しています。しかし、この技術を3次元（3D-aware image generation）の分野に拡張し、2D画像を生成しながら3D構造を同時に学習することは、依然として多くの課題に直面しています。本稿は、International Journal of Computer Vision に掲載された、Ziqiang Li、Yi Wu、Chaoyue Wangらの研究「One-shot Gener...

Here’s the translated summary in Japanese: ”`undefined brain_gan_translation 強化型MRI基づく脳臓癌分類研究：新型Pix2Pix生成対抗ネットワーク拡張フレームワーク 脳臓癌は世界的に高い発症率と致死率を持つ重大な健康問題です。世界で毎年新たに診断される数千万件の脳臓癌の中で、患者の生存率は低く、特に悪性的脳臓癌の治療は展望が次第です。早期診断と精密な分類を通じて脳臓癌の治療戦略を最適化することが医学研究の重点となっています。しかし、会社的な要因や深層学習モデルの実行の難しさにより、AI技術の医療分析への適用はいくつかの大きな課題を抱えています。 そこで、非実際のデータを用いた方法が取り上げられ、Near East...

语義セグメンテーションは画像内の各ピクセルに対してクラスラベルを予測することを目的としており（Liu et al., 2021; Wang et al., 2021）、シーンの理解、医療画像解析、自動運転、地理情報システム、拡張現実などに広く応用されています（Strudel et al., 2021; Sun et al., 2023）。深層神経ネットワークの発展により、セグメンテーションタスクの性能が大幅に向上しましたが（Chen et al., 2014; Guan et al., 2021; Zhao et al., 2017）、これらの進歩はモデルの訓練に大量のピクセルレベルのアノテーションデータを必要とし、これらのデータの取得は現実の場面では高コストです（Jiang et al.,...