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NTIS 바로가기멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.22 no.3, 2019년, pp.349 - 356
이경윤 (Dept. of Biomedical Eng., Gachon University College of Medicine) , 김영재 (Dept. of Biomedical Eng., Gachon University College of Medicine) , 김승태 (Dept. of Pharmacy., Gil Hospital) , 김효은 (Dept. of Biomedical Eng., Gachon University College of Medicine) , 김광기 (Dept. of Biomedical Eng., Gachon University College of Medicine)
When a prescription change occurs in the hospital depending on a patient's improvement status, pharmacists directly classify manually returned pills which are not taken by a patient. There are hundreds of kinds of pills to classify. Because it is manual, mistakes can occur and which can lead to medi...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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RetinaNet은 무엇인가? | RetinaNet은 ResNet[13]을 기반으로 한 Backbone network와 2개의 전용 Subnetwork로 구성된 하나의 통합 네트워크 모델이고[14], Fig.2(c)와 같은 구조이다. | |
Faster R-CNN은 어떤 검출 방식을 사용하는가? | Faster R-CNN은 CNN[9,10]을 기반으로 한 객체 검출 알고리즘중 하나로, RPN(Region Proposal Network)과 컨볼루션 맵을 공유하여 객체를 검출한다[11,12]. Faster R-CNN에 대한 구조는 Fig. | |
10-fold 교차검증의 효과는 무엇인가? | 실험에 사용한 영상의 개수가 많지 않았기 때문에 검증 결과의 신뢰성을 높이기 위해 각 모델별로 10-fold 교차검증을 수행하였다. 그 결과, 각 알약에 대해서 100장이라는 적은 학습 데이터에도 불구하고, 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다. |
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