报任安者-CSDN博客

原创 RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation解读

代码开源https://github.com/guosheng/refinenet参考博客http://blog.csdn.net/melpancake/article/details/54143319http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/58208386http://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/deta...

2018-04-06 14:06:44 1445

原创 DCAN: Deep Contour-Aware Networks for Accurate Gland Segmentation解读

摘要：使用腺体的形态评估腺癌的恶性程度是病理学家常规手段，从解剖结构中准确分割腺体图像是获得可靠的形态是统计量化诊断的关键一步。在本文中，我们提出了一个高效的深度轮廓感知网络（DCAN），在统一的多任务学习框架下解决这个具有挑战性的问题。在提出的网络中，来自分层结构中的多级上下文特征被探索来为准确的腺体分割作为辅助监督。在训练过程中加入多任务正则化，可以进一步提高中间特征的判别能力。而且，我们的网...

2018-04-06 14:02:35 4499

原创 MICCAI2017分割文章核心框架整理

1.A Fixed-Point Model for Pancreas Segmentation in Abdominal CT Scans1. 摘要：深层神经网络已被广泛应用于从腹部CT扫描中自动化器官分割。但是，细分一些小器官（例如胰腺）有时它准确度低于满意度，可以说是因为深层网络容易由复杂和可变的背景区域占据大部分输入区域而被影响。在本文中，我们解决这个问题通过使用预测分割掩模的...

2018-04-06 13:58:12 6554 2

原创 Progressive and Multi-path Holistically Nested Neural Networks的解读

本文的经典之处是采用逐步细化分割结果，通过将中间的预测输出和下层的输出融合策略来达到精细分割目标的目的。本文方法适应了高效的整体嵌套网络（HNN）的深度学习架构[17]。为了克服HNN输出模糊性和FCN粗分辨率的问题，本文引入了一个简单、强大的多路径增强。不像其他多路径的方法[1,7,10]，使用复杂的粗略到精细分割的路径，我们选择对多尺度路径的进化约束，并且不需要...

2018-04-06 13:55:53 832 1

原创 Boundary-Aware Fully Convolutional Network for Brain Tumor Segmentation的解读

本文的经典之处是为脑肿瘤分割引入了边界感知FCN共同学习边界和区域的任务。本文的主要贡献：（1）首先将多任务FCN框架应用于多模态脑肿瘤（和子结构）分割; （2）提出了一种无需后处理步骤以及联合学习预测肿瘤区域和肿瘤边界的感知FCN; （3）在统计意义上证明所提出的网络提高了肿瘤边界分割的准确性;（4）在BRATS数据测试;本文方法在BRATS13上排名第一，并且具有良好的计算效率...

2018-04-06 13:53:45 713 1

原创 Semi-supervised Segmentation of Optic Cup in Retinal Fundus的解读

本文的工作主要说明了目前采用分割方法对于青光眼的诊断中，边界不明显的optic cup相比optic disc更难分割，因此这里只考虑optic cup的分割；本文方法的主要贡献点在于利用大量无标签数据的内在的特征来训练含有少量标签数据集的分割模型，从而以半监督方式实现更高的分割精度；具体采用变分自编码器从无标签的数据集中学习数据潜在特征空间中的内嵌特征，然后文章将从无标签数据中通过变分自...

2018-04-06 13:51:33 549

原创 Max-Margin Boltzmann Machines for Object Segmentation的解读

该模型的代码开源（作者提供了MATLAB的代码和数据集）本文在玻尔兹曼机和ShapeBM的基础上提出了单隐含层的MMBM1和双隐含层的MMBM2，其实本文最大的新意之一在于将观察层（原始图像的特征）连接到隐含层和可见层，这个优点就是此时我们能够直接从图像特征来推断对象的形状（即分割对象）。图1 文章提出的两种模型这里引用摘要部分的翻译来简述文章的主要工作：本文针对物体分割提出了最大边界的玻尔兹曼机...

2018-04-06 13:34:51 274

原创联合检测和分割多任务的方法研究

目前这类在自然图像中和实例分割很相近，给出每类别个体的分类，同时首先给出单个体的候选检测框。针对这类最新的方法很像Mask-RCNN的形式，包含RPN提取候选框，在faster RCNN的基础网络上添加分割支路，像何凯明的mask RCNN的关键在于如何构建一个ROI warp层，通过精心设计该层，实现网络能够实现多任务的联合训练。针对联合检测和分割，近期在了解和收集资料，在此先给...

2018-04-06 13:20:33 4849

转载图像语义分割方法研究

转自：https://yhlleo.github.io/2016/10/19/CNN-SemanticSeg/把前段时间自己整理的一个关于卷积神经网络应用于图像语义分割的PPT整理发布在本篇博客内，由于部分内容还在研究或发表过程中，就只上传PPT前两部分的内容。今天给大家介绍卷积神经网络在图像语义分割上的一些方法和应用。PPT的目录包括，语义分割的简单介绍，然后介绍一些我的研究和具体的应用，最后简...

2018-04-06 13:12:05 5786

原创基于颜色信息的目标检测识别方法研究

1.基于 Open CV 的目标物体颜色及轮廓的识别方法（1）基于HSV颜色空间的目标识别，图像预处理采用高斯滤波、中值滤波。（2）在每个通道进行创建滑动条和阈值化处理。（参数调节和效果图对比比较直观）（3）对每个通道的检测的图像进行先膨胀后腐蚀的闭运算（去除被检测到物体的边缘噪点及其他噪声影响），然后查找和绘制轮廓，而后画框，建议瞄准点。（针对战队计划）（4）实现重要就是建立下面的滑动条，来动态...

2018-04-06 11:16:03 9124 1

原创目标检测PVAnet原理和代码理解

1 阐述了源码中影响模型的相关参数http://blog.csdn.net/burning_keyboard/article/details/71773682（1）train.prototxt里分别用c++和python层对proposal和rpn里的box的形状给了参数。c++的在pvanet/caffe-fast-rcnn/src/caffe/layers/proposal.cpp里，pyth...

2018-04-06 11:03:02 1957

转载深度学习目标检测最全最新的方法paper和代码

Jump to...LeaderboardPapersR-CNNFast R-CNNFaster R-CNNMultiBoxSPP-NetDeepID-NetNoCDeepBoxMR-CNNYOLOYOLOv2AttentionNetDenseBoxSSDDSSDInside-Outside Net (ION)G-CNNHyperNetMultiPathNetCRAFTOHEM

2017-10-29 20:37:21 7000

原创 Semi-supervised Learning for Network-Based Cardiac MR Image Segmentation文章解读

本文针对全卷积神经网络有大量的参数，同时伴随着需要大量的训练数据集，然而由于医学图像的特殊性，如此大量的有标签数据不好提供，因此本文的贡献点之一是缓解了数据集少的问题。在公式2的目标函数中，通过引入右边第二项来定义这个半监督的优化问题；对于网络优化，这是本文的精髓所在：a.固定网络参数，采用此时的网络去评估未知数据的标签b.第二步，未知数据的标签采用第一步评估的结果固定，然后采用已标注的标...

2017-10-27 21:27:15 1244

原创 Max-Margin Boltzmann Machines for Object Segmentation的文章解读

1.Max-Margin Boltzmann Machines for Object Segmentation的文章阅读该模型的代码开源（作者提供了MATLAB的代码和数据集）摘要：本文针对物体分割提出了最大边界的玻尔兹曼机，它作为模型化隐层变量和对于输入观测的输出标签的联合分布的条件玻尔兹曼机的一个主要算法之一。除了图想到标签的连接，我们也建立了图想到隐

2017-10-27 21:25:42 372

原创 A Bayesian reassessment of nearest neighbour classication阅读解读

1..经典的K紧邻算法没有加入对分类错误的评估，本文加入了这个模块；相反，以混合分布的概率统计分类方法会提供一个对分类错误的评估，因此本文提出了基于贝叶斯的k紧邻算法来解决这一缺陷。在这之前，Holmes and Adams提出了其他的模型似然函数的分析，特别是k值的选择，我们采用贝叶斯的方法，相比先前Holmes and Adams的研究，本文方法有两个主要贡献点：（1）我们定义了一个封装k紧邻

2017-10-27 21:24:43 416

原创 Learning and Incorporating Shape Models for Semantic Segmentation文章理解

FCN方法不一定包含局部几何信息，如平滑度和形状等，而传统的图像分析技术他们在解决细分和跟踪方面具有很大的优势。在这项工作中，我们通过将形状信息加入FCN分割框架从而解决FCN的缺点。同时在实验阶段，验证了这种形状信息对于处理对比度和artifacts的细节损失具有很好的效果。 1 引言由于FCN对于局部几何如平滑度和拓扑结构不能可靠地捕获。在传统方法的驱动下，我们建议用先

2017-10-27 21:22:57 707

原创 Boundary-Aware Fully Convolutional Network for Brain Tumor Segmentation论文理解

本文模型的代码是基于keras和Theana上完成，但是好像并没有进行开源我们提出一种新颖的，多任务的全卷积网络（FCN）架构，用于脑肿瘤的自动分割。该网络通过连接从多模MR图像提取的分层特征表示来提取多级上下文信息。通过在损失函数中直接加入边界信息，实现了分割性能的提高。该方法在BRATS13和BRATS15数据集上进行了评估，并

2017-10-27 21:21:52 2038 1

原创 Semi-supervised Deep Learning for Fully Convolutional Networks文章解读

目前对FCN分割还没有半监督的方法，本文提出auxiliary manifold embedding的概念在随机特征内嵌的辅助下用于FCN的半监督学习，并且用已提出的方法对现有的MS lesion分割任务进行实验验证。 1 引言在本文中，我们提出了auxiliary manifold embedding的概念到FCN中，这种新颖的策略叫做"随机特征嵌入"。随

2017-10-27 21:20:06 1828

原创 Convolutional neural network transfer for automated glaucoma identification论文理解

本文开源的MATLAB的代码目前用于眼底图像的自动青光眼检测的大多数系统依赖于基于分割的特征，很明显，它们受到底层分割方法的影响。在本文中，我们提出在非医疗数据上预训练CNN来实现青光眼自动检测方案的可行性。本文提出两种不同的CNN（即OverFeat和VGG-S）应用于眼底图像以产生特征向量。文中加入了预处理技术，如血管修复，对比度限制自适应直方图均衡（CLAHE

2017-10-27 21:15:07 466

原创 Automatic Feature Learning for Glaucoma Detection Based on Deep Learning论文理解

本文提出了基于DeepLearnINg的自动特征学习为青光眼检测，不同于传统的卷积神经网络，本文采用的网络嵌入了微型神经网络（多层感知器）有更复杂的结构去抽象感知区域的数据；此外提出了一种上下文深度学习结构来获得眼底图像的分层表示以区分青光眼和非青光眼模式，这里网络采用其他CNN网络的输出作为此网络的上下文特征来提升青光眼检测的性能。本文采用的方法在ARIGA和SCES数据上进行测试，同时取得了最

2017-10-27 21:09:25 758

原创 Semi-supervised Segmentation of Optic Cup in Retinal Fundus

摘要主要说明了目前采用分割方法对于青光眼的诊断中，边界不明显的optic cup相比optic disc更难分割，因此这里只考虑optic cup的分割；本文方法的主要贡献点在于利用大量无标签数据的内在的特征来训练有少量标签数据集的分割模型，从而以半监督方式实现更高的分割精度；具体采用变分自编码器从无标签的数据集中学习数据潜在特征空间中的内嵌特征，然后文章将从无标签数据中通过变分自编码器中得到的内

2017-10-27 20:55:41 647

原创 Window+Anaconda3+TensorFlow少挖坑安装

自己亲测的详细安装过程鉴于Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。这里先解释下conda、an

2017-09-26 19:33:41 6594 2

原创对抗样本和深度对抗网络

1.背景对抗样本：数据集中通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本，受干扰之后的输入导致模型以高置信度给出一个错误的输出。对抗网络提出的背景就是，深度学习出现了绊脚石：对抗样本；深度网络不能解决对抗样本带来的问题，降低深度模型实际的应用价值；图1 对抗样本的定义正如图1右边展示的那样，当对熊猫数据加上一定的噪声，深度模型以99.3%的置信度将熊猫识别

2017-09-14 20:03:14 1074

原创深度残差网络原理理解

1.背景（1）残差网络的辉煌历史：残差引人瞩目的成绩则是在2015年的图像识别大赛上，其在5项数据集上取得了远远领先于第二名的效果。包括了图像的分类（152层），识别，定位（高于27%），检测（11%和16%）和分割（高于12%）。（2）为什么残差学习的效果会如此的好？与其他论文相比，深度残差学习具有更深的网络结构,此外，残差学习也是网络变深的原因？为什么网络深度如此的重要？

2017-09-14 18:33:01 17791 1

原创细粒度识别中的深度定位与对齐

1.细粒度图像分析任务（又叫子类别图像分类）分类：强监督（物体标准框、局部标注点）、弱监督（无人工标注信息或者只包含物体标注框）；图 1 细粒度图像识别与粗类识别的区别数据集描述：Caltech-UCSD Birds-200-2011

2017-09-14 15:39:12 1236

转载机器学习十大算法之-CART分类决策树、回归树和模型树

转载（http://blog.163.com/zhoulili1987619@126/blog/static/35308201201542731455261/）Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种，并且是非常重要的决策树，属于Top Ten Machine Learning Algorithm。顾名思义，CART算法既可以用于创建分

2017-02-02 13:38:45 7045

原创 HOG特征的应用总结

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征优缺点描述优点首先，由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更大的空间领域上。其次，在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要行人大体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有一些细微的肢体动

2017-02-02 13:05:08 7210

静静地玛尼石