Jacksu20160407的博客

U-net因本人能力有限，难免错误出现，请指定，谢谢 Abstract 一般认为成功训练一个深度网络需要上千个标记的训练样本。本文给出了一个新的网络结构和策略，这种策略依靠数据增强能够更加高效的使用标记样本。这种网络结构包括一个用于获取上下文信息的contracting部分和能够进行经确定位的expanding部分，两者呈对称结构。另外这个网络是个端到端的，分割非常快，一种512*512的图像在

这里主要对keras的后端进行设置，包括读取.keras下的默认配置文件keras.json，设置后端环境。 分为两种情况： 配置文件存在，直接读取里面的配置信息 配置文件不存在，则根据上篇common内的默认值设置配置信息，并将该配置信息保存在~/.keras/keras.json中。 根据配置文件信息，import 不同的配置环境，e.g. tensorflow or theano o...

声明:文章所有权利归原作者所有，本文根据个人理解，略做翻译，疏漏之处，敬请指出，以便改之 From: here 摘要 本文介绍了一种从稀疏标记的体积图像中进行体积分割的网络。给出了该种方法在两种情况下的使用实例：(1) 半自动化的方式，用户在需要分割的体积中标记一些切片，然后网络在这些标记的切片中进行学习并能提供一个密集的3D分割；(2) 全自动化的方式，假设有一个具有代表性的，稀疏标记...