U-Net | Abstract 第2文
In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated samples more efficiently.
Olaf Ronneberger, et al., "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation"
医療用画像のようにデータ数をたくさん用意できない場合においても、精度の良いセグメンテーションを可能にしたU-Netの論文である"U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation"のAbstractの第2文について、英語リーディング教本
「この論文において、我々は、利用可能な注釈がつけられたサンプルをより効率的に使うためのデータ拡張の強力な使用に依存するネットワークと訓練戦略を提案する。」
"training strategy"は「名詞+名詞」で一つのまとまった名詞として、「訓練戦略」としました。
thatからefficientlyまでが形容詞節で、networkとtraining strategyを修飾しています。普通は2つ以上の語に対して修飾することはないのですが、この文ではnetworkとstrategyが等位接続詞andで結ばれているので、両方を修飾していると判断しました。
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