g11d111的博客

最近看了几篇关于视网膜层切割的处理论文，现在比较流行的方法是用FCN（全卷积神经网络来做）。在医疗领域中，通常使用一种称之为U-net的FCN来做图像切割，效果不错。 本文基于U-net来做实现，详细介绍了如何搭建一个U-net神经网络。 全卷积神经网络关于FCN的介绍详见我的FCN全卷积网络的博客，这里不再赘述啦。医学图像分割框架现在的医学图像分割（尤其是眼科OCT图像（光学相关层析图像

最近在做图像分割的任务，看到了伯克利的Jonathan Long、Evan Shelhamer等在CVPR2015上发表的《Fully Convolutional Networks for Fully Convolutional Networks》，这是CVPR的Best Paper。顿时感觉CNN+图像搜索的方法有些笨拙了。特此总结一下，并归纳其与CNN的关系。 背景自2012年AlexNet提出

18年是GNN开始初出茅庐也是大放异彩的一年, 这篇论文是李飞飞团队的关于GNN在CV领域中的一个开拓性的应用.甚至作者陈鑫磊称, 通过结合CNN和GNN, 本文发明了"下一代的视觉识别系统". 这个观点是不是很让人瑟瑟发抖? 好了, 下面开始分析论文结构和代码组成. 0. 论文简述 近年来, 由于卷积神经网络的大放异彩, 我们在如图像分类, 图像分割等经典的CV任务中取得了很大的进展. 但是...

GAN, 作为一种非常厉害的生成模型, 在近年来得到了广泛的应用. Soumith, PyTorch之父, 毕业于纽约大学的Facebook的VP, 在2015年发明了DCGAN: Deep Convolutional GAN. 它显式的使用卷积和转置卷积在判别器和生成器中使用. 他对GAN的理解相对深入, 特地总结了关于训练GAN的一些技巧和方式, 因为不同于一般任务, 像设置优化器, 计算l...