Skip to content

Latest commit

 

History

History
2 lines (2 loc) · 590 Bytes

File metadata and controls

2 lines (2 loc) · 590 Bytes

Efficient-Unet-Um-aprimoramento-em-modelos-do-tipo-U-net

Projeto de iniciação científica, oferecida pela bolsa CNPQ, desde agosto de 2020 com vigência até agosto de 2021. Esse projeto estuda o desempenho de dois modelos de redes neurais para segmentação de imagens médicas de dois modelos de redes neurais Unet e EffUnet e foi comparado seus desempenhos. Para o conjunto de dados, foi utilizado a base de núcleos do kaggle e a base de vasos sanguíneos da retina do DRIVE. Para o código, foi feito em python, utilizando tensorflow 2.5 e uma GPU NVIDIA GTX 1070 para essa parte.