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CTPelvicBone——骨盆级联分割网络完整实现

今天将分享骨盆级联的二值分割的完整实现过程,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...本文将采用两个级联的Vnet3D网络来分割提取盆骨,由于训练的显卡是1080ti的11G显存的,所以第一阶段是将训练原始图像和标注图像进行图像大小缩放到固定大小,具体是128x128x96,第二阶段是根据标注图像找到盆骨的...具体实现可以参考Tensorflow入门教程(十九)——基于VNet的前列腺分割案例 (2)、loss采用的是多分类的focalloss函数。...具体实现可以参考Tensorflow入门教程(三十五)——常用多类图像分割损失函数 (3)、训练损失函数和精度结果如下所示。...可以看到基本上分割的都是正确的,与前面文章相比第五例数据左右大盆骨正确分割了,还有就是分割结果与金标准相比,颗粒感明显降低,视觉效果会更好,这说明级联VNet3d分割效果有明显提高。

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jQuery实现轮播效果

设置单元移动的间隔时间 ITEM_TIME 求出单元移动的偏移量 itemOffset = offset(偏移量)/(TIME/ITEM_TIME) 计算出要移动到的目标位置 循环定时器进行平滑移动 代码实现...为了实现无缝滚动的效果我们要在第一张图片前面添加最后一张图片,在最后一张图片后面添加第一张图片 当切换到克隆的(第一张/最后一张)图片时,跳转到真正的图片 修改css #list{ width...= - PAGE_WIDTH * imgCount } } $list.css('left',currentLeft) },ITEM_TIME); 循环滚动实现...点击圆点实现图片滚动 ......到此基本的轮播图实现完成,但是这里还有一个bug,当快速点击切换图片时会出现“空白的情况” 出现这种问题的原因是快速点击时触发了多个定时器进行移动 解决办法:只时一个定时器生效 //当前滚动图片的下标

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