Transfer Learning in der Praxis: Vortrainiertes ResNet50 auf unsere Spezial-Röntgenbilder angepasst. 2 Stunden Fine-Tuning statt 2 Wochen Training from Scratch. Accuracy: 97.8% vs. 94.2% (from Scratch mit gleichen Daten). Der Trick: Nur die letzten 3 Layer trainieren, Rest einfrieren. Spart GPU-Kosten und liefert bessere Ergebnisse. #transferlearning #deeplearning #medizin

Haptic-Feedback Handschuhe (SenseGlove Nova) für VR-Training getestet: Man spürt den Widerstand virtueller Objekte, die Oberfläche, das Gewicht. Bei der chirurgischen Simulation konnte der Arzt Gewebeunterschiede fühlen. Die Immersion ist auf einem Level das vor 2 Jahren undenkbar war. Preis ist noch 4.500 EUR/Paar - in 2-3 Jahren unter 1.000 EUR erwartet. #haptics #vr #medizin

Haptic-Feedback Handschuhe (SenseGlove Nova) für VR-Training getestet: Man spürt den Widerstand virtueller Objekte, die Oberfläche, das Gewicht. Bei der chirurgischen Simulation konnte der Arzt Gewebeunterschiede fühlen. Die Immersion ist auf einem Level das vor 2 Jahren undenkbar war. Preis ist noch 4.500 EUR/Paar - in 2-3 Jahren unter 1.000 EUR erwartet. #haptics #vr #medizin

Transfer Learning in der Praxis: Vortrainiertes ResNet50 auf unsere Spezial-Röntgenbilder angepasst. 2 Stunden Fine-Tuning statt 2 Wochen Training from Scratch. Accuracy: 97.8% vs. 94.2% (from Scratch mit gleichen Daten). Der Trick: Nur die letzten 3 Layer trainieren, Rest einfrieren. Spart GPU-Kosten und liefert bessere Ergebnisse. #transferlearning #deeplearning #medizin

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Haptic-Feedback Handschuhe (SenseGlove Nova) für VR-Training getestet: Man spürt den Widerstand virtueller Objekte, die Oberfläche, das Gewicht. Bei der chirurgischen Simulation konnte der Arzt Gewebeunterschiede fühlen. Die Immersion ist auf einem Level das vor 2 Jahren undenkbar war. Preis ist noch 4.500 EUR/Paar - in 2-3 Jahren unter 1.000 EUR erwartet. #haptics #vr #medizin

Transfer Learning in der Praxis: Vortrainiertes ResNet50 auf unsere Spezial-Röntgenbilder angepasst. 2 Stunden Fine-Tuning statt 2 Wochen Training from Scratch. Accuracy: 97.8% vs. 94.2% (from Scratch mit gleichen Daten). Der Trick: Nur die letzten 3 Layer trainieren, Rest einfrieren. Spart GPU-Kosten und liefert bessere Ergebnisse. #transferlearning #deeplearning #medizin