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insight - Generative Adversarial Networks
ReStainGAN: Leveraging IHC to IF Stain Domain for in-silico Data Generation
提案された手法は、in-silico免疫組織化学（IHC）画像の生成において、既存の注釈を新しい領域に拡張することで、監督深層学習モデルのトレーニングに必要な大規模かつピクセル正確なデータセットのコストを著しく低減する可能性がある。
Analyzing Wasserstein Perspective of Vanilla GANs
Bridging the gap between Vanilla GANs and Wasserstein GANs through a theoretical lens.
Effiziente Anwendung von Generative Adversarial Networks für binäre semantische Segmentierung auf unausgeglichenen Datensätzen
Effiziente Anwendung von cGANs für die binäre semantische Segmentierung auf unausgeglichenen Datensätzen.
ReStainGAN: Leveraging IHC to IF Stain Domain for in-silico Data Generation
In-silico 데이터 생성을 위한 IHC에서 IF 염색 도메인 활용
Theoretische Analyse von Vanilla Generative Adversarial Networks (GANs) unter Verwendung der Wasserstein-Distanz
Durch Einführung einer Lipschitz-Bedingung für die Diskriminator-Klasse in Vanilla GANs können deren theoretische Eigenschaften mit denen von Wasserstein GANs in Verbindung gebracht werden. Dies ermöglicht es, Vanilla GANs in Bezug auf die Wasserstein-Distanz zu analysieren und Konvergenzraten herzuleiten, die mit denen von Wasserstein GANs vergleichbar sind.
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