CV学习史

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范中豪

MobileNet

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applicatio...

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范中豪

机器学习笔记P1(李宏毅2019)

从最左上角开始看: Regression(回归):输出的目标是一个数值。如预测明天的PM2.5数值。 接下来是Classification(分类):该任务的...

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范中豪

图像局部特征提取

图像特征可以包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性,不容易受外界环境的干扰。图像特征提取是图像分析与图像识别的前提,它是...

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范中豪

图像求导及模糊

描述了图像中每个像素点上强度变化最大的方向。我们可以使用离散近似的方式来计算图像的导数。图像导数大多数可以通过卷积简单地实现:

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范中豪

基本图像操作和处理(python)

PIL提供了通用的图像处理功能,以及大量的基本图像操作,如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。

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范中豪

深度学习-数学基础

目前主要有两种度量模型深度的方式。第一种方式是基于评估架构所需执行的顺序指令的数目。假设我们将模型表示为给定输入后,计算对应输出的流程图,则可以将这张流程图中的...

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范中豪

使用3D Slicer对图像进行配准

在进行深度学习之前,我们需要图像进行一些预处理操作,其中配准是很重要的一环,以下将介绍使用软件3D Slicer来进行图像配准

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范中豪

使用3D Slicer进行颅骨去除

关于3D Slicer的下载、安装及模块安装在上一篇博客中以及介绍过,以下将专注于使用3D Slicer进行颅骨去除

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范中豪

欠拟合和过拟合出现原因及解决方案

机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合,学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测,而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。模型对训练集数据的误差称为经验...

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范中豪

机器学习中数据清洗&预处理

数据预处理是建立机器学习模型的第一步,对最终结果有决定性的作用:如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理,那么你的模型很可能也不会有效

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范中豪

NiftyNet 数据预处理

使用NiftyNet时,我们需要先将图像数据和标签进行一次简单的处理,得到对应的.csv文件。 对应文件格式为: img.csv

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范中豪

Python vtk学习(1)

Vtk,(visualization toolkit)是一个开源的免费软件系统,主要用于三维计算机图形学、图像处理和可视化。Vtk是在面向对象原理的基础上设计和...

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范中豪

AD预测论文研读系列2

多模生物学、影像学和神经心理学标记物已经展示了区分阿尔茨海默病(AD)患者和认知正常的老年人的良好表现。然而,早期预测轻度认知功能障碍(MCI)患者何时和哪些会...

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范中豪

AD预测论文研读系列1

开发并验证一种深度学习算法,该算法可以基于脑部18F FDG PET来预测AD、轻度认知障碍或者二者均不是的诊断结果,并将其性能与放射学阅读器的性能进行比较

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范中豪

DenseNet 论文阅读笔记

研究表明,如果卷积网络在接近输入和接近输出地层之间包含较短地连接,那么,该网络可以显著地加深,变得更精确并且能够更有效地训练。该论文基于这个观察提出了以前馈地方...

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范中豪

ADNI数据

Clinical Data(临床数据) Genetic(基因数据) MRI PET BIOSPECIMEN(生物样本)

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范中豪

利用卷积神经网络进行阿尔茨海默病分类的神经影像模式融合 论文研读笔记

阿尔茨海默病(AD)分类的自动化方法具有巨大的临床益处,并可为防治该疾病提供见解。深层神经网络算法通常使用诸如MRI和PET的神经学成像数据,但是还没有对这些模...

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范中豪

阿尔茨海默病早期诊断的脑结构分级图 论文研读笔记

原文链接 发表:2018.7.6 Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention(MIC...

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范中豪

GoogLeNetv4 论文研读笔记

向传统体系结构中引入残差连接使网络的性能变得更好,这提出了一个问题,即将Inception架构与残差连接结合起来是否能带来一些好处。在此,研究者通过实验表明使用...

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范中豪

ResNet 论文研读笔记

深度神经网络很难去训练,本文提出了一个残差学习框架来简化那些非常深的网络的训练,该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数。本文提出证据表明,这些残差网...

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