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AI 중심의 접근법,
루닛만의 차별화된 강점입니다.
Learning Visual Context by Comparison
SRM: A Style-based Recalibration Module for Convolutional Neural Networks
PseudoEdgeNet: Nuclei Segmentation only with Point Annotations
Learning Loss for Active Learning
언제나 정확도 99%를 지향합니다.
의학은 생명을 다루는 분야이기에 높은 정확도가 필수입니다.
단 1%의 오차가 생사를 결정할 수 있기 때문입니다.
루닛이 보유한 독자적인 최첨단 인공지능 딥러닝 기술은 놀라울 정도로 정확하며,
그렇기 때문에 우리의 목표는 언제나 정확도 99% 입니다.
Learning Visual Context by Comparison
Photometric Transformer Networks and Label Adjustment for Breast Density Prediction
SRM: A Style-based Recalibration Module for Convolutional Neural Networks
PseudoEdgeNet: Nuclei Segmentation only with Point Annotations
Learning Loss for Active Learning
Batch-Instance Normalization for Adaptively Style-Invariant Neural Networks
CBAM: Convolutional Block Attention Module
BAM: Bottleneck Attention Module