岐阜大学工学部 東海国立大学機構医療健康データ統合研究教育拠点
名古屋大学情報連携推進本部
2021 年 39 巻 3 号 p. 124-130
(EndNote、Reference Manager、ProCite、RefWorksとの互換性あり)
(BibDesk、LaTeXとの互換性あり)
深層学習において本格的な実験や研究を行うためには,GPUを使った環境構築が必要となる.これは,CPUのみで計算した場合と比較して数十倍の計算速度が得られるためである.今回の講座では,GPU環境の構築方法を説明し,画像の領域分割を例にして,計算時間がどの程度変化するかを明らかにする.同時に,U-Netを用いた領域分割の方法,その正解データの構築についても言及する.
コンピュータ支援画像診断学会論文誌
すでにアカウントをお持ちの場合 サインインはこちら