A review of Deep Learning Application in Thin Section Segmentation

最新推荐文章于 2026-01-08 23:29:03 发布
原创 最新推荐文章于 2026-01-08 23:29:03 发布 · 183 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #地质图像分割

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
孔隙分割
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

【点云】《A Review of Deep Learning-Based Semantic Segmentation for Point Cloud》
qq_51954707的博客
03-12 728
条件随机场 (CRF)** 将原始3D点特征与插值分数相结合进行后处理。
5.论文学习A review of deep learning in medical imaging: Imaging traits, technology trends, case studies
weixin_44846755的博客
10-31 1872
论文学习A review of deep learning in medical imaging: Imaging traits, technology trends, case studies wi
mdpi的手机_MDPI的投稿怎么回事？投了几个刊都是直接没有审就拒了，贴出其拒稿理由，千奇百怪！...
weixin_33623304的博客
01-17 9068
We are writing to inform you that we will not be able to process your paperfurther. Papers sent for peer-review are selected on the basis of discipline,novelty and general significance, in addition to...
Object Detection in 20 Years: A Survey 20年间的目标检测：综述
学习日常分享
05-16 6696
摘要 物体检测作为计算机视觉中最基本和最具挑战性的问题之一，近年来受到了极大的关注。它在过去二十年中的发展可以看作是计算机视觉历史的缩影。如果我们把今天的物体探测看成是深度学习力量下的技术美学，那么把时钟拨回到20年前，我们就见证了冷武器时代的智慧。本文根据其技术演变（从1990年代到2019年）广泛回顾了400多篇关于物体检测的论文。本文涵盖了许多主题，包括历史上的里程碑探测器，检测数据集，指标，检测系统的基本构建块，加速技术以及最近的最先进的检测方法。本文还综述了行人检测、人脸检测、文本检测等一些重要的
[C2P3] Andrew Ng - Machine Learning
weixin_30652491的博客
12-03 1240
Advice for Applying Machine Learning Applying machine learning in practice is not always straightforward. In this module, we share best practices for applying machine learning in practice, and discus...
[C6] Andrew Ng - Convolutional Neural Networks
weixin_30502965的博客
04-14 2071
About this Course This course will teach you how to build convolutional neural networks and apply it to image data. Thanks to deep learning, computer vision is working far better than just two years ...
OpenCV4.0 Change Logs
maweifei的博客
10-16 2万+
https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog OpenCV Change Logs version:4.0.0 4.0.0-alpha: September, 2018 4.0.0-beta: October, 2018 We are moving towards OpenCV 4.0 gold. Here is what's new i...
Hi-C data analysis tools and papers
qq_39306047的博客
01-10 1万+
Hi-C data analysis tools and papers 全文链接如下： https://github.com/mdozmorov/HiC_tools Tools are sorted by publication date, newest on top. Unpublished tools are listed at the end of each section. Related repositories: HiC_data, scHiC_notes. Please, open an is
插件8：拼写检查
热门推荐
dearbaba_1666的博客
06-27 16万+
<?php // Plug-in 8: Spell Check // This is an executable example with additional code supplie
CISCO技术(1.7万)
08-09 7万+
0 base|以零为基底\r\n 0 disturbed zero output signal|干扰0输出信号\r\n 0parallel communication cable|平行通讯传输缆线\r\n 1 binary operation|二进制运算\r\n 1 di
A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation
05-09
基于深度学习的语义分割方法综述，总结的比较全面，值得一读
[DeepLearning 综述]DeepLearning Segmentation
01-07
DeepLearning Segmentation github: awesome semantic segmentation[github] Resources of semantic segmantation based on Deep Learning model[github] 2019语义分割综述[weixin] PointRend: Image Segmentation ...
A review of deep learning in medical imaging: Image traits, technology trends, case studies with ...
Seven
01-11 1151
Paper阅读记录：A review of deep learning in medical imaging:Image traits, technology trends, case studies with progress highlights, and future promises. Abstract 本文强调了医学成像的临床需求和技术挑战，并描述了深度学习的新趋势如何解决这些问题。本文的topic包括： network architecture sparse and noisy ..
如何评估 CNN 模型在验证码识别任务中的性能？
Data_agent19970108018
01-04 842
摘要：验证码识别作为多字符序列分类任务，需关注整串准确率（业务核心）和单字符准确率（问题定位）。核心指标包括整串准确率（≥90%实用）、单字符准确率、混淆矩阵（定位易混淆字符）及推理速度（≤100ms/张）。评估需独立测试集（≥1000样本），通过损失曲线判断过拟合/欠拟合。调优方向包括：整串错误优化预处理或CTC模型，单字符错误补充样本，过拟合增强数据或轻量化模型，速度慢则量化或硬件加速。进阶测试需涵盖噪声、跨场景及概率阈值优化。评估旨在针对性改进，需综合多指标而非仅看准确率。
深度学习—卷积神经网络（4）
weixin_62919816的博客
01-03 234
感受野(Receptive field）深度学习—卷积神经网络（4）
基于深度学习的车牌识别系统
qq_35827191的博客
01-02 1306
本文提出了一种基于深度学习的车牌识别系统解决方案，采用模块化设计架构，包含车辆检测(YOLOv3-tiny)、车牌定位(RetinaNet)和字符识别(LPRNet)三大核心模块。系统通过轻量级模型实现实时处理能力，利用特征金字塔网络和Focal Loss优化小目标检测效果，并采用端到端的字符识别方案。文章详细阐述了技术选型依据、网络结构原理、代码实现细节及环境配置要求，为车牌识别系统的开发提供了完整的实践指导。该系统可广泛应用于智能交通、安防监控等场景，具有良好的实用价值。
深度学习VS强化学习：预测与决策的本质差异
qq_65632993的博客
01-08 595
摘要：深度学习和强化学习是人工智能的两大分支，但本质不同。深度学习通过静态数据学习函数映射，目标是预测误差最小化；强化学习通过环境交互学习决策策略，追求长期收益最大化。两者在数据来源（固定vs动态）、反馈信号（密集vs稀疏）、核心挑战（泛化vs探索）等方面存在显著差异。深度强化学习是两者的结合，但实际应用中强化学习落地难度更高。选择方法时需根据任务特性：预测任务用深度学习，长期决策任务用强化学习。理解两者的"问题范式"差异比模型结构更重要。
基于深度学习的刑事案件智能分类系统
最新发布
Python极客之家
01-08 694
本项目旨在开发一个基于深度学习的刑事案件智能分类系统，利用自然语言处理（NLP）、机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）技术，对案情描述文本进行自动分析和分类。该系统能够辅助公安机关快速识别案件类型（如刷单返利类、虚假网络投资理财类、冒充公检法类等），提高办案效率，为打击和预防犯罪提供智能化支持。
通俗理解经典CNN架构：LeNet
不惑
01-05 1222
本文介绍了卷积神经网络(CNN)的鼻祖LeNet的起源、架构和应用。LeNet由Yann LeCun在20世纪90年代开发，主要用于手写数字识别，其创新性的卷积层、池化层等设计奠定了现代CNN的基础。文章详细拆解了LeNet-5的7层结构，包括输入层、卷积层、池化层和全连接层的工作原理，并解释了前向传播和训练过程。尽管LeNet结构简单，参数仅6万个，但它在MNIST数据集上实现了不到1%的错误率。虽然现代网络更加复杂，但LeNet作为教学经典，仍是理解CNN核心概念的重要案例。
Describe the steps of deep learning semantic segmentation in detail .
02-19
深度学习语义分割的步骤主要包括：1. 数据预处理：将原始数据转换为用于深度学习的格式；2. 特征提取：使用深度学习模型提取数据中的特征；3. 目标检测：利用深度学习模型进行目标检测；4. 语义分割：利用深度学习...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

五阿哥爱跳舞

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值