쏴아리의 딥러닝 스터디

f-AnoGAN: Fast unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks(2019) Abstract 1. 의료 이미지의 이상여부 Label을 얻는 작업은 time-consuming하고 비현실적입니다. 의료 이미지에 대한 전문가의 라벨을 얻는 것은 time-consuming 하고 매우 어려운 작업입니다. 또한 사전에 알려진 모든 가능한 라벨을 annotation 하는 작업은 불가능하고, 또한 guide annotation도 충분히 잘 묘사하기 힘든 경우가 있습니다. supervised learning 방법론은 전문가의 labeled training data가 있다면 좋은 결과를 낼 수 있지만, 라벨이 반드시 존재해야 하는 한계점이 ..