NVIDIA、医用画像処理に役立つ Transfer Learning Toolkit と AI Assisted Annotation SDK を発表
ディープラーニングによるアノテーションとセグメンテーションによって、モデルの開発と医用画像の解析を大幅に加速させることができます。
ディープラーニングによるアノテーションとセグメンテーションによって、モデルの開発と医用画像の解析を大幅に加速させることができます。
NVIDIA が最新ソフトウェアを RSNA で公開――医療の質、アクセス、コスト面での向上に向け、新たなパートナーの発表
医用画像業界で次に何が来るのかを知りたければ、毎年開催されている北米放射線学会の会議 RSNA に足を運んでみてください。
ソニーの研究者チームは 11 月 13 日、2,100 の NVIDIA Tesla V100 Tensor コア GPU を用いて、わずか 224 秒 (3 分 44 秒) で ImageNet/ResNet 50 を 75 パーセントの精度でトレーニングし、トレーニング速度の新記録を樹立したと発表しました。
大規模な地震の発生中、エネルギーは、地震波となって大地を引き裂き、人口密集エリアに深刻な被害をもたらします。
複雑な環境でロボットが能力を発揮できるようにするための新たなステップとして、NVIDIA のロボット工学の研究者チームが、ディープラーニングをベースとする今までにないシステムを開発しました。