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[论文解读]U-Net+与FCN的区别+医学表现+网络详解+创新

前半部分作用是特征提取,后半部分是上采样,在一些文献中也把这样的结构叫做编码器-解码器结构,由于此网络整体结构类似于大写的英文字母U,故得名U-net。...

2020-02-23 23:30:18

毕业论文如何引用自己写的博客?

自己在毕设论文查重的时候, 竟然看到和自己写的博客有重复,属于复写部分!那怎么将自己的博客引用到参考文献中呢?我做了个实验如下:同样在毕设论文中的参考文献添加 : (作者名字,也就是你自己).标题[DB].标题就是你那篇文章的题目, DB是数据库类型,博客这东西应该属于“互联网数据资源/互联网文档资源”类别,算是数据库吧.然后你在交叉引用->引用到你要引用的位置然后再查重,发现,确实可以引用,但是,查重系统是识别不了博客是你本人的!所以只能是他引!怎么说,我感觉是因

2020-05-19 12:37:18

pytorch加载预训练模型

2020-05-12 10:08:13

基于偏微分方程的图像分割(二)Snake模型 Matlab实现

一、Snake模型[3]的数字原理 来自[1] 1987年Kass等人共同发表了题为“Snake:Active contour models”的论文,首次引进了变分法,提出了运用活动轮廓模型进行图像分割的思想. ...

2020-05-11 14:48:11

numpy array保存为nii格式

将.nii文件读取成numpy array是很常见的,但将分割好的结果numpy array保存为nii格式却也是必须的。现在介绍两种将numpy array保存为nii格式的方法。1、SimpleITK## using simpleITK to load and save data.import SimpleITK as sitkitk_img = sitk.ReadImage('./nifti.nii.gz')img = sitk.GetArrayFromImage(itk_img)

2020-05-09 16:28:46

3D U-Net脑胶质瘤分割BraTs + Pytorch实现

原论文地址: 连接 一、网络模型的分析和对比 原始2D-Unet网络模型 我的2D-Unet网络模型 1、和原来的2D-Unet网络不同的是,我输入通道为4,我这里应该改为4个通道,对应四个模态图像,而输出通道为3,我对应的是三个嵌套子区...

2020-05-09 14:08:25

Anaconda一直卡在初始化界面打不开的解决方法

弄了VPN后,打开Anaconda时一直停留在这个画面我猜应该时代理的问题,影响了Anaconda的初始化,所以找到Microsoft Edge Windows默认浏览器.点击右上角然后点击设置然后点击高级再点击打开代理设置然后手动关闭代理,如下图OK~不过有时候代理会自动开,如果再遇到这种情况,按照上述流程再手动关一次...

2020-05-08 08:35:44

Pytorch踩坑記——持續更新

1、nn.Conv2D()或者nn.Conv3D()输入参数数据格式不对TypeError: new() received an invalid combination of arguments - got (float, float, int, int, int), but expected one of: * (torch.device device) * (torch.Storag...

2020-05-06 15:41:29

(3D网络)医学三维数据且又多模态多标签该如何预处理

本章以BraTS数据为例子,此数据为四个模态三个标签的三维医学数据,关于此数据的更多的信息,可以阅读下面文章。 玖零猴:MICCAI+BraTS+多模态+t1,t2,flair,t1c+HGG,LGG+WT,ET,TC 前面,我已经讲解过对于2D网络来讲,该数据应该如何处理,当然预处理的方法不是唯一,文章也是如此,仅供参考,如有误请指出。 玖零猴:(2D网络...

2020-05-06 06:04:19

Anaconda导出/导入环境配置

或者用指令导入conda env create -f d:\python36_20190106.yml

2020-05-04 17:55:02

深入理解ResNet 到 IResNet

论文链接: https:// arxiv.org/abs/2004.0498 9 代码链接: https:// github.com/iduta/iresne t ...

2020-04-28 12:41:08

UNet3+(UNet+++)论文翻译与详细解读

论文下载地址: 链接 UNET 3+: A FULL-SCALE CONNECTED UNET FOR MEDICAL IMAGE SEGMENTATION ABSTRACT Recently, a growing interest has been seen in deep learningbased semantic segmen...

2020-04-25 15:18:55

2D UNet++ ResBlock脑胶质瘤分割BraTs + Pytorch实现

UNet++讲解 玖零猴:UNet++解读 + 它是如何对UNet改进 + 作者的研究态度和方式 网络结构 Encoder BackBone = ResBlockDecoder BackBone = VGGBlock通道数[32, 64, 128, 256,...

2020-04-24 04:09:58

TTA(Test-Time Augmentation) 之Pytorch

TTA(Test-Time Augmentation) ,即测试时的数据增强 实现步骤如下: 将1个batch的数据通过flips, rotation, scale, etc.等操作生成batches 将各个batch分别输入网络 每个batch的masks/labels反向转换 通过mean...

2020-04-19 06:59:43

树莓派zero w——搭建共享打印机

更新源 在共享打印机之前,先分别修改 2 个软件源,这是第 1 个: sudo nano /etc/apt/sources.list 删除或注释全部内容,添加以下内容: deb http://mirrors.aliyun.com/raspbian/raspbian...

2020-04-18 10:24:28

Matlab画激活函数sigmoid, tanh,Relu等

x = linspace(-10.0,10.0);relu = max(x,0);sigmoid = 1./(1.0+exp(-1.0*x));tanh = 2./(1.0 + exp(-2.0 * x)) - 1;plot(x,relu,'r');hold on;plot(x,sigmoid,'b');hold on;plot(...

2020-04-11 05:17:42

HybridResUnet脑胶质瘤分割BraTs + Pytorch实现

论文链接: https://download.csdn.net/download/weixin_40519315/12314673 BraTs数据准备 数据来源 本文用的训练集和验证集均来自BraTs2018的训练集(其中HGG:210个病人,LGG:75个病人) 但由于BraTs只公开训练集数...

2020-04-08 08:08:23

2D Deep ResUnet脑胶质瘤分割BraTs + Pytorch实现

论文链接: Road Extraction by Deep Residual U-Net BraTs数据准备 数据来源 本文用的训练集和验证集均来自BraTs2018的训练集(其中HGG:210个病人,LGG:75个病人) 但由于BraTs只公开训练集数据,没有测试集数据,如果在训练集中再拆一部分用来作测试集的话,那训...

2020-04-08 07:33:24

2D DenseUnet-based(DARTS)脑胶质瘤分割BraTs + Pytorch实现

论文链接: https://arxiv.org/abs/1611.09326 BraTs数据准备 数据来源 本文用的训练集和验证集均来自BraTs2018的训练集(其中HGG:210个病人,LGG:75个病人) 但由于BraTs只公开训练集数据,没有测试集数据,如果在训练集中再拆一部分用来作测试集的话,那训练集便少了许...

2020-04-08 07:10:21

[论文翻译] Network In Network

论文(2014年): 链接AbstractWe propose a novel deep network structure called “Network In Network”(NIN) to enhance model discriminability for local patches within the receptive field. The conventional ...

2020-04-05 16:25:10

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