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肝肿瘤
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Karen110
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3年前
纯干货:手把手教你用Python做数据可视化(附代码)
前言Hi,大家好,又见面了,我是Python进阶者,废话不多说,直接开始肝吧,奥里给!爬虫管理效果图依赖包文件:requirements.txt文件的内容这里直接贴出来了:appdirs1.4.4APScheduler3.5.1attrs20.1.0Automat20.2.0beautifulsoup44.9.1certifi202
二进制人工智能
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3年前
【文章预告】爆肝翻译!机器学习的数学基础
机器学习的数学基础我最近读了一本开源的高质量外语书:《MATHEMATICSFORMACHINELEARNING》∶作者是MarcPeterDeisenroth,AAldoFaisal和ChengSoonOng。这本书分为两部分,分别是数学基础(MathematicalFoundations)和机器学习的主要问题(Centra
Stella981
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3年前
BraTS18——多模态MR图像脑肿瘤分割挑战赛
之前挑战赛的数据都是以CT图像为主,而医学影像还有其他模态,例如核磁共振成像。今天我将分享如何对多模态MR图像脑肿瘤进行分割处理。为了方便大家学习理解整个分割流程,我将整个流程步骤进行了整理,并给出每个步骤的结果,希望对大家有所帮助。一、脑肿瘤图像分析与预处理(1)、获取多模态MR图像属性信息。读取原始图像,显示图像大小,Spacing信
Stella981
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3年前
BraTS18——多模态MR图像脑肿瘤分割挑战赛续5
今天将继续分享从网络结构上进行改进提出SCSEVNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程,我将整个流程步骤进行了整理,并给出每个步骤的结果,希望对大家有所帮助。一、SCSENet模块介绍17年Momenta胡杰团队提出SqueezeandExcitationNetworks(简称SENet)后BraTS18——多模
Stella981
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3年前
ACL2020更新录取率,中国未进前五,机器学习提交量一骑绝尘
!(http://dingyue.ws.126.net/2020/0607/d0197abep00qbjkdi0071c000m8009gc.png) 作者|蒋宝尚 编辑|丛末 ACL组委会真是肝! 5月19日刚刚公布了2020年被收录的论文,昨日又发博客分析了大会论文的录取领域。并且与2019年的ACL会议
Stella981
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3年前
Redis的各种数据类型到底能玩出什么花儿?
两个星期终于肝了出来,Redis相关问题脑图,终于整理完了!!!文末无套路分享~~附获取方式!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/0467774120605a9910c84992e3544ca1ff7.png)!(https://oscimg.oschina.net/osc
Stella981
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3年前
LiTS——肝肿瘤分割挑战赛(四)
在上一篇文章中,初次提交了比赛成绩,结果不是特别理想。利用元旦三天假期和周末时间,把所有训练数据都用来肝训练和肿瘤训练。在测试数据上又进行一次推理,成绩相比第一次有一定幅度提高。肝分割成绩排行榜,在测试集上dice分数从原来的0.942提升到0.956,与第一名只有0.01的差距,基本上肝分割的结果已经相当不错了。!(https:
Stella981
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3年前
BraTS18——多模态MR图像脑肿瘤分割挑战赛续4
今天将继续分享从网络结构上进行改进提出SEVNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程,我将整个流程步骤进行了整理,并给出每个步骤的结果,希望对大家有所帮助。一、SENet模块介绍Momenta胡杰团队从特征通道之间的关系出发,提出了SqueezeandExcitationNetworks(简称SENet),来显式地建
Stella981
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3年前
BraTS18——多模态MR图像脑肿瘤分割挑战赛续9
今天将继续分享从网络结构上进行改进提出ETVNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程,我将整个流程步骤进行了整理,并给出每个步骤的结果,希望对大家有所帮助。一、EdgeGuidance模块介绍在论文《ETNetAGenericEdgeaTtentionGuidanceNetworkforMedi
Stella981
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3年前
BraTS18——多模态MR图像脑肿瘤分割挑战赛续3
前面的文章中只对损失函数进行了不同尝试,今天将从网络结构上进行改进提出融合VNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程,我将整个流程步骤进行了整理,并给出每个步骤的结果,希望对大家有所帮助。一、脑肿瘤图像分析与预处理(1)、多模态MR脑肿瘤图像分析。分析的过程基本上跟上一篇一致,这里就不多言了,直接从数据处理开始。(2)
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