论文阅读：3D exemplar-based random walks for tooth segmentation from cone-beam computed tomography images

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本文介绍了一种基于3D示例的随机游走方法，该方法用于从锥形束计算机断层扫描图像中进行牙齿分割。传统的积分投影方法虽然简单但只能得到粗糙的分割结果。本文提出的方法旨在提高分割精度。

【论文信息】
3D exemplar-based random walks for tooth segmentation from cone-beam computed tomography images
Medical Physics 北大
【背景】
用积分投影方法分离相邻牙齿只能得到coarse segmentation results

论文阅读：AUTOMATIC SEGMENTATION FOR 3D DENTAL RECONSTRUCTION
bashana102的博客
03-07 802
【论文信息】AUTOMATIC SEGMENTATION FOR 3D DENTAL RECONSTRUCTION 2015 ICCCNT EI会议 利用牙齿的domain knowledge来减少计算负担。从解剖学角度来分割。 采用canny算子，说是比ACM要好【背景】牙齿分割的难点在于： 噪声 连通性，牙齿之间经常连在一起 位置，跟上面其实差不多，边界不清晰 拓扑变化，会分裂成几个分支
Pastiche Master: Exemplar-Based High-Resolution Portrait Style Transfer
我的博客有点东西
03-27 2888
cvpr2022 code and paper 背景 现有的stylegan finetuning的人物风格化方法，基本上是将source domain变换到target domain，这要求target domain至少上百张质量较高的样本，并且只能实现一种风格化。 DualStyleGAN在stylegan-ffhq的基础上，同样是finetuning，但是增加了condition，引入dual style path以及有效的监督，使得可以利用风格模板，生成符合模板风格的人脸图像。 Method Dua
论文阅读：Tooth and Alveolar Bone Segmentation from Dental Computed Tomography Images
bashana102的博客
07-27 796
【论文信息】 Tooth and Alveolar Bone Segmentation from Dental Computed Tomography Images 发表在IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 3区，IF2 【背景】【方法】 可以用2002年的MS多相水平集模型来进行多目标的分割，但是这样就需要17个水平集（1
Tooth and Alveolar Bone Segmentation From Dental Computed Tomography Images基于计算机断层扫描图像的牙齿和牙槽骨分割
needyn的博客
04-07 1194
计算机辅助正畸治疗计划和模拟需要牙槽骨复合体的三维模型。从计算机断层扫描(CT)图像中分割牙齿和牙槽骨是重建其模型的基本步骤。由于牙槽骨在常规正畸治疗中的应用较少，可能会产生不良的副作用，以往的研究主要集中在牙齿的分割和重建上，没有考虑到牙槽骨。在这项研究中，我们提出了一种从牙齿CT图像中实现牙齿和牙槽骨分割的方法，用于重建牙齿和牙槽骨的三维模型。该方法首先利用全局凸水平集模型从CT图像中提取牙齿和牙槽骨的连通区域;然后，基于Radon变换和局部水平集模型将单个牙齿和牙槽骨从连通区域中分离出来;
论文阅读：Individual tooth segmentation from CT images scanned with contacts of maxillary and mandible te
bashana102的博客
03-01 1060
Preface Individual tooth segmentation from CT images scanned with contacts of maxillary and mandible teeth computer methods and programs in biomedicine 2017 Introduction 以前的文章几乎都是针对的上颌骨/下颌骨CT牙齿
论文阅读：Touching Tooth Segmentation from CT Image Sequences Using Coupled Level Set Method
bashana102的博客
05-25 608
【论文信息】 Touching Tooth Segmentation from CT Image Sequences Using Coupled Level Set Method Gao 2008 【背景】
读《Tooth-Marked Tongue Recgnition Using Multiple Instance Learning and CNN Features》
weixin_30917213的博客
11-06 191
本人 组会汇报的一篇关于齿痕舌判定的文章，贴上PPT 涉及多示例学习和神经网络方面知识。 准确率有待提高哈哈。 转载于:https://www.cnblogs.com/Lynn0101/p/9915281.html...
Generative Modeling of Convolutional Neural Networks，生成式CNNs
Solomon1558的专栏
05-03 1441
生成式CNNs标签： CNN，Generative Modeling ，Machine Learning， MCMC工作思路 Step 1: 找到切入点，了解生成式模型，及其与CNNs的关系 对照论文原文与PPT内容，了解总体框架; 找到key word,以此为突破点； 生成式模型在CNNs中的应用。 Step2: 阐述生成式模型的背景、物理含义、优缺点，解决问题的一般
Random Walk 随机漫步理论 Random Walk Theory 随即漫步应用
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10-07 4万+
目录 Random walk 点阵随机游走 一维随机游走 马尔可夫链 更高的纬度 与维纳过程的关系 高斯随机游走 异常扩散 不同站点的数量 应用 变种 在图表上 自我互动随机游走 远程相关步行 偏向随意走在图上 最大熵随机游走 相关的随机游走 也可以看看 参考 参考书目 外部链接 Random walk 文章来源：https://en.wikipedi...
深度补全 Deep Depth Completion of a Single RGB-D Image
qq_37383165的博客
09-27 581
配置环境中遇到的问题： 1.depth2depth.cpp:11:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory 确保hdf5安装成功 sudo apt-get install libhdf5-10 sudo apt-get install libhdf5-serial-dev sudo apt-get install libhdf5-d...
《Learning to Estimate 3D Hand Pose from Single RGB Images》 论文笔记
weixin_42752753的博客
04-23 1605
低成本的深度相机和深度学习使得能够从深度图像进行合理的3D手姿势估计； 本文提出了一种从常规RGB图像估计3D手姿态的方法。由于缺少深度信息，该任务具有更多的模糊性； 为此，本文提出了一个深度网络，学习网络隐式3D关节的先验。与图像中检测到的关键点一起，该网络 产生良好的3D姿势估计； 引入了基于合成手模型的大规模3D手势数据集用于训练相关网络。在各种测试集上的实验，包括关于手语识别的测试，证明了对单一RGB图像3D手姿态估计的可行性
论文阅读：Tooth model reconstruction based upon data fusion for orthodontic treatment simulation
bashana102的博客
03-06 787
【论文信息】Tooth model reconstruction based upon data fusion for orthodontic treatment simulation Computers in Biology and Medicine 2014 IF 1.5 二区【背景】回头看【方法】 首先将石膏模型数字化，将上面每个牙齿分割下来。使用如下公式计算顶点的斜率。 然后对斜率设
Capsules for Object Segmentation（理解）
weixin_34375054的博客
11-23 742
0 - 背景 　　今年来卷积网络在计算机视觉任务上取得的显著成果，但仍然存在一些问题。去年Hinton等人提出了使用动态路由的新型网络结构——胶囊网络来解决卷积网络的不足，该新型结构在手写体识别以及小图像分类上取得了不错的效果。其成功的原因在于它使用了动态路由算法替代了卷积网络中的池化层从而减少了信息的丢失并且允许捕捉数据中的部分-整体关系，同时，使用胶囊作为网络的基本单位替代了神经元，从而使得...
3D物体识别相关
LDC1314?
12-19 1万+
  前言:      在物体识别或者是三维研究领域,我们知道RGB中包含了纹理、颜色和表观信息,而RGB信息对于光照等因素的鲁棒性不好,深度信息或者说是有关空间三维的信息来说,它能够对于光照等因素有较好的鲁棒性.因此三维物体相关研究也十分火热.它主要分为以下几个部分多视图图像、体积的、点云、多边形网格、本原来进行相关研究. 内容1: 此部分是根据另个人总结拿过来用的,总结的很好.链接地址[1...
科技管理部门如何借助AI+数智技术突破创新资源匮乏，以打造专业的供需精准匹配？.docx
12-02
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Delphi 12.3 Excel自动化与数据处理集成开发方案
最新发布
12-02
Delphi 12.3 作为一款面向 Windows 平台的集成开发环境，由 Embarcadero Technologies 负责其持续演进。该环境以 Object Pascal 语言为核心，并依托 Visual Component Library（VCL）框架，广泛应用于各类桌面软件、数据库系统及企业级解决方案的开发。在此生态中，Excel4Delphi 作为一个重要的社区开源项目，致力于搭建 Delphi 与 Microsoft Excel 之间的高效桥梁，使开发者能够在自研程序中直接调用 Excel 的文档处理、工作表管理、单元格操作及宏执行等功能。 该项目以库文件与组件包的形式提供，开发者将其集成至 Delphi 工程后，即可通过封装良好的接口实现对 Excel 的编程控制。具体功能涵盖创建与编辑工作簿、格式化单元格、批量导入导出数据，乃至执行内置公式与宏指令等高级操作。这一机制显著降低了在财务分析、报表自动生成、数据整理等场景中实现 Excel 功能集成的技术门槛，使开发者无需深入掌握 COM 编程或 Excel 底层 API 即可完成复杂任务。 使用 Excel4Delphi 需具备基础的 Delphi 编程知识，并对 Excel 对象模型有一定理解。实践中需注意不同 Excel 版本间的兼容性，并严格遵循项目文档进行环境配置与依赖部署。此外，操作过程中应遵循文件访问的最佳实践，例如确保目标文件未被独占锁定，并实施完整的异常处理机制，以防数据损毁或程序意外中断。 该项目的持续维护依赖于 Delphi 开发者社区的集体贡献，通过定期更新以适配新版开发环境与 Office 套件，并修复已发现的问题。对于需要深度融合 Excel 功能的 Delphi 应用而言，Excel4Delphi 提供了经过充分测试的可靠代码基础，使开发团队能更专注于业务逻辑与用户体验的优化，从而提升整体开发效率与软件质量。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
什么是真正的“体系化AI知识产权解决方案”？它如何为市场化技术转移机构创造价值？.docx
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一个集成了多种经典与进阶路径规划算法的综合性Python开源项目_该项目核心实现了包括A星算法及其考虑车辆运动学约束的混合A星变体迪杰斯特拉搜索算法贪婪最佳优先搜索算法广度优.zip
12-02
一个集成了多种经典与进阶路径规划算法的综合性Python开源项目_该项目核心实现了包括A星算法及其考虑车辆运动学约束的混合A星变体迪杰斯特拉搜索算法贪婪最佳优先搜索算法广度优.zip
SPCOLOR: Semantic-prior Guided Exemplar-based Image Colorization.
12-27
### Semantic-Prior Guided Exemplar-Based Image Colorization (SPCOLOR) #### 研究背景 图像上色技术分为全自动上色和用户交互上色两种主要形式[^1]。其中，基于范例的图像上色（Exemplar-based Image Colorization）是一种特定类型的用户交互上色方法，它允许用户通过提供彩色样本作为指导来进行图像着色。 #### 方法概述 Semantic-prior Guided Exemplar-based Image Colorization (SPCOLOR) 是一种创新性的图像上色框架，旨在解决传统方法中存在的挑战： - **语义先验引导**：引入了语义信息来指导颜色迁移过程，使得色彩转换更加合理且贴近实际物体的颜色属性。 - **跨域适应能力**：能够处理不同领域间的图像对应问题，比如从草图到照片的真实感转化，这超越了一般仅限于自然图片内部对应的算法[^2]。 #### 技术细节 该方法的核心在于结合了语义理解与实例对比学习机制，具体如下： - **特征提取层**：使用预训练好的卷积神经网络(CNN)，如ResNet或VGG系列模型，用于捕捉输入灰度图及其相应彩样之间的深层特性表示。 - **语义分组模块**：借鉴自面向语义的对比学习(Semantic-oriented Contrastive Learning)[^3]的思想，在此阶段会将像素聚合成若干个具有相同上下文含义的小区域，并计算各簇中心点位置形成所谓的“原型”。 - **颜色传播单元**：根据上述得到的空间布局以及所选参照物的颜色模式，智能地决定待染色部分应呈现何种色调；同时考虑到局部纹理特点以确保最终效果逼真自然。 - **优化目标函数**：定义损失项不仅考虑到了整体视觉一致性还加入了对抗性成分促使生成更高质量的结果。 ```python import torch.nn as nn class SPCOLOR(nn.Module): def __init__(self, backbone='resnet50', num_classes=21): super().__init__() self.backbone = get_backbone(backbone) self.semantic_grouping_module = SemanticGroupModule() self.color_propagation_unit = ColorPropagationUnit(num_classes=num_classes) def forward(self, gray_image, exemplar_pair): features_gray = self.backbone(gray_image) grouped_features = self.semantic_grouping_module(features_gray) colored_output = self.color_propagation_unit(grouped_features, exemplar_pair) return colored_output ``` #### 实现优势 相比其他同类方案，SPCOLOR具备以下几点明显优点： - 更加精准的颜色映射逻辑； - 对复杂场景下的鲁棒性强； - 支持实时处理大规模高清素材。
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