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RSS订阅原创 Datawhale AI夏令营第三期 - 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛——最后的挣扎及总结
最后改了模型又做了数据增强，不过好像还是没什么进步，后面了看别人的笔记，又学了一些上分技巧，在这里分享给大家，由于时间问题目前还没来得及尝试，有空了再试试，看有什么提升。
2023-08-25 23:03:58
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原创 Datawhale AI夏令营第三期 - 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛——Baseline修改及优化
上期完成Baseline跑通后，这期主要是对Baseline的优化。
2023-08-21 22:46:19
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原创 Datawhale AI夏令营第三期 - 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛——环境搭建及 PyTorch Baseline跑通
Baseline采用PyTorch自带的Resnet18网络，也可使用Resnet50，Resnet101等，增加了一层卷积层对图像特征镜像进一步提取，增加了512*2的全连接层，用于将输出转为二分类问题。本次采用Anaconda+Pycharm的方式进行，首先在Anaconda中创建环境，使用以下命令创建python版本为3.10名称为PETCompete的虚拟环境。4.模型预测与提交，WIndows用户需将Baseline的25行中的/替换为\\。选择刚刚创建的conda环境。
2023-08-16 22:02:41
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空空如也
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