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原创 如何描述科学问题？从“术”入手，悟出属于自己的“道”
需要注意的是：这里其实前面说了XX图像普遍存在低信噪比、边界模糊等问题，这既是研究背景，也是后面“如何提高XX分割的准确性与拓扑结构的正确性”的前提，而研究目标也不止是“减少图像质量差导致的诊断偏差”，而是“提高XX分割的准确性与拓扑结构的正确性，减少图像质量差导致的诊断偏差”。提到过，以项目导向的思维来写科学问题，很容易将科学问题和研究目标混淆。受成像原理限制，XX图像普遍存在低信噪比、边界模糊等问题，导致XX分割时出现拓扑错误，如何提高XX分割的准确性与拓扑结构的正确性，减少图像质量差导致的诊断偏差？
2024-12-28 10:12:19
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原创 如何快速找到合适的科学问题
图表往往是综述论文内容的高度浓缩，一般都是展示同类方法的共性特征，对于不熟悉新领域的情况尤其有用，可以节省大量总结归纳要花费的时间。一旦完成上述步骤，则可以断言，你已经对相关研究有了“面”的认识，同时，你也已经找到自己有望解决的科学问题，即“点”的聚焦。思考这些假设是否适用于自己的研究任务。初读阶段：第一遍阅读综述时，不必试图掌握每一篇参考文献的细节内容，重点关注文章的标题层级结构，提炼领域的核心研究脉络。需要强调的是，即使内容相同，不同综述分类时起的名字也可能不同，需要主动思考归纳，尽信书不如无书。
2024-12-27 22:29:19
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原创 医学图像分割任务中的典型科学问题
今天我们从科学问题的视角对近期调研的论文进行梳理，目的在于明确现有医学图像分割方法主要针对的科学问题与技术问题，从而回答科研实践中经常面临的“做什么”，“为什么做”，“怎么做” 这几个核心问题，进而确定研究目标，想出idea。医学图像分割任务隶属于图像分割任务，与自然图像分割、遥感图像分割一同作为图像分割任务的三驾马车。医学图像分割能够帮助医生快速定位组织与病灶、减轻医生手动标注的负担，进而提升疾病诊断准确率与效率。因此，快速准确的医学图像分割对疾病诊断具有重要意义。
2024-09-14 19:23:07
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原创 Mamba-＞医学图像分割(一)
基于深度学习的医学图像分割能够帮助医生快速准确进行疾病诊断，具有重要的临床意义，随着基于Mamba的医学图像分割模型相继出现，医学图像分割领域已经形成了CNN、Transformer、Mamba三足鼎立之势，三者互为补充，共同推进医学图像分割的快速发展。其提出的VSS block启发了后续的若干工作，一部分直接应用该模块构建新模块，一部分在该模块基础上进行改进，例如SS2D的扫描方法。同样将二维图像flatten。预训练模型，原因是基于Mamba的分割模型没有适配已有的预训练模型，这可以看做一种资源浪费。
2024-07-02 12:47:02
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原创 torch.einsum 解析
运算表达式 “b k d l, k c d -> b k c l” 中，k 在输入表达式 b k d l 和 k c d 中都出现，且出现在输出表达式 b k c l 中，该维度仅进行点乘，无求和运算。b 仅在第一个输入表达式出现，l 仅在第一个输入表达式出现，c 仅在第二个输入表达式出现，因此 blc 均会出现在最终表达式，因为没有向量求和消掉维度。第一个矩阵形状为(b,k,d,l)，第二个矩阵形状为(k,c,d)，输出形状为(b,k,c,l)。这也是torch.einsum最常规的用法。
2024-07-02 12:41:19
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原创 快速入睡的诀窍-心流的另类应用
一个行之有效的方法是，只有在做某件事的时候才全身心投入，去想这件事怎么做成，按照什么流程，要注意哪些细节。重点在于构造一个自己愿意相信的、安全的、舒适的私人空间，只有在这种状态，人才会放下戒备心理，把内在和外在的阻碍身心放松的因素都排除，自然就能放空自己，也就很容易快速入睡。想象我在海上的一艘小船上，阳光照在我的脸上，小船随海水左右摇晃，我十分放松，慢慢的，我的双手失去控制，好像从没存在过。人读博士的时候，就容易睡不好，过去我一直睡不好，自从学了这自我催眠的方法，哎，我变得机灵了，睡着只需要两分半，真值！
2025-01-07 20:28:59
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原创 你猜全局池化之后还能有空间信息不（上）？
如图1左侧，GAPNet模型的输入是h*w*3的图片，将图片Input分成9块，仅保留一块的像素值，其余像素值置零，输入到f_θ得到z，再经过1*1卷积得到z’，此时z’的通道维度为9，通过GAP之后得到一个9维向量，最大值索引代表图片Input中保留像素值的那部分的位置。对位置信息需求小的任务，两者结果差异小（GAP产生的影响小），对位置信息需求大的任务，两者结果差异大（GAP产生的影响大），这也一定程度上佐证了空间信息在GAP后仍旧被保存了下来。为了回答这个问题，文章给出了第二个关键实验。
2024-07-29 18:33:35
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原创 Mamba-＞医学图像分割(二)
创新点：提出High-order Vision Mamba UNet (H-vmunet)模型。创新点：现有基于mamba的方法没有利用预训练模型，本文提出Swin-UMamba，专门针对2D医学影像分割，并且利用ImageNet-based pretraining。代码实现中，实际上是没有构建无标签数据集的，就是全都有标签，前面若干个用标签和有监督方式训练，两个模型输出argmax分别作为另一个模型的伪标签得到Losssemi。创新点：提出HC-Mamba，将膨胀卷积应用到Mamba分割模型。
2024-07-28 22:33:34
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原创 pytorch二分类与多分类代码实现
之前有师弟问我关于pytorch二分类和多分类训练测试代码的写法，这里就总结一下要点。下面为方便叙述，会将变量与形状同步给出，格式为 x(n,c,h,w)。首先捋一下过程，我们省略模型构建步骤，剩下的步骤主要包括训练过程的loss计算和梯度更新，还有测试过程的精度计算。loss计算与梯度更新给定输入为x(n,3,h,w)，输出为predict(n,k,h,w)，k为类别数。k=1一般采用sigmoid将模型输出y映射到(0,1)范围内。k>=2一般有两种实现思路。第一种：采用sigmoid，不保
2024-07-21 22:13:39
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原创 word做毕业论文的排版
word2016中的正文是无法取消自动更新的，因此正文一定要创建一个新样式！最好将图表、标题等常见新格式通过设置列表可以自定义标题，b站这个视频非常优秀 https://www.bilibili.com/video/BV1sW411g7T5公式alt + = 可以直接打开公式编辑状态公式编辑好之后 在右边 按 #+1+回车， 可以直接在公式右边得到编号，但是这种方法没办法用交叉引用...
2021-03-18 20:40:46
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原创 你看了一定还想再看的windows/ubuntu操作技巧
windows在目录导航栏直接写cmd会打开当前目录的cmd如果切换账号用git 需要更改windows凭据Win + Ctrl + D 创建虚拟桌面Win + Ctrl + F4 关闭当前虚拟桌面Win + Ctrl + ← 向左切换虚拟桌面Win + Ctrl + → 向右切换虚拟桌面召唤Windows截图（Win + Shift + S） win10也可以设置按直接PrtSc调出，但是只能应急，长期使用的话还是用snipaste软件，该软件，妙不可言调出 Emoji 表情（Win +
2020-12-18 14:37:54
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原创 科研狗citavi/mendeley+word使用技巧外加读论文瞎琢磨
citavicitavi插入文献方法，以百度学术为例首先点击引用然后点击bibtex然后跳转到新页面，拷贝页面内容到剪切板（ctrl+c）点击File->import选择如图并继续选择如图并继续选择如图并继续（这里也可以选第二项，如果你有n多个要导入，本人不贪多，看一篇导一篇，所谓贪多嚼不烂，看论文没必要批量）选择如图并继续选择如图并继续然后就可以在citavi中看到导入论文了可以把本地pdf文件放到citavi项目中，本来citavi可以直接搜论文，但是有
2020-07-19 15:22:08
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原创 keras模型构建问题汇总
keras中，多分支网络有两种实现办法方法1：在支路使用Model需要每个支路都在最后用model=Model(inputs=input,outputs=output),然后return这个model(属于Model实例)，然后使用model.output连接下面的网络层，例如keras.layers.Concatenate()([model1.output,model2.output])来得...
2020-04-19 16:07:40
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原创 深度学习的相关知识blabla
MLP (Multilayer Perceptron) 多层感知器，只使用全连接层（fully connected layer，并且只接受向量（vector）作为输入，没有邻域信息。CNN (Convolutional Neural Network) 卷积神经网络采用局部连接层（locally connected layer）并且可接受矩阵（matrix）作为输入。在图像处理上，CNN 使用稀...
2020-04-13 09:22:23
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原创 tensorflow如何把字符串和实例对应起来
if tf2.enabled():all_classes = {‘adadelta’: adadelta_v2.Adadelta,‘adagrad’: adagrad_v2.Adagrad,‘adam’: adam_v2.Adam,‘adamax’: adamax_v2.Adamax,‘nadam’: nadam_v2.Nadam,‘rmsprop’: rmsprop_v2.RMSp...
2020-04-10 11:49:43
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原创 Arcgis大坑
在用矢量图对栅格图进行clip操作的时候，如果要，一定要勾选 包含裁剪范围 ,否则边缘很可能因为矢量图切割栅格图而使该区域变成Nodata值，笔者在做 遥感语义分割的时候需要读取栅格图的数值，结果由于Nodata值被读取进去，导致网络训练失败...
2020-04-10 11:48:39
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原创 Kitti-Seg后续工作（一）
os.path.realpath（）与os.path.abspath（）相同点： 都是用来返回绝对路径的，如果没有参数就返回当前所在目录的绝对路径，如果给的参数是个XXX.txt 类似的（1）不存在文件名或文件夹名，那会和当前路径做拼接之后返回路径字符串；（2）存在的话也是直接返回嘛不同点： realpath返回文件的标准路径，而不是该文件的链接所在位置（这个在linux中看的明显，...
2020-04-10 11:48:19
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原创 gdal的知识
gdal在读取tif的时候，实际上行列读取顺序是和数组相反的，所以赋值的时候一定是行列互换，否则读取的时候就会越界###分块读取数据的生成器, gdal 行和列与数组相反！！！！！！！！def readTifAsBlockGenerator(im,n_band,row,col,input_size,width,height):for i in range(row):for j in r...
2020-04-10 11:47:50
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原创 杂乱无序的知识
如果遇到excel中某一列本来有10行，可是全选之后中间有间隔标志，那就全选这些之后点击 合并后居中 ，然后如果不够10行，就在最后一行输入回车即可excel公式：=TEXT(ROUND(AE81,2),“0.00”)&" ± “&TEXT(ROUND(AB81,2),“0.00”)&”%"作用是先四舍五入两个输入，然后保留两位有效数字（TEXT让四舍五入末尾为0的...
2020-04-10 11:46:05
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原创 python的个人学习小总结
python中 下面代码会输出[9]在 Python 和 Java 中，字符串是 “不可变对象”。因此，每轮遍历拼接字符时，都需要新建一个字符串‘’.join(res)用于把字符数组转换成字符串for…else…的执行顺序为：当迭代对象完成所有迭代后且此时的迭代对象为空时，如果存在else子句则执行else子句，没有则继续执行后续代码；如果迭代对象因为某种原因（如带有break关键字）提前退出迭代，则else子句不会被执行，程序将会直接跳过else子句继续执行后续代码。
2020-03-17 20:08:53
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原创 Linux问题的xhz
vnc可用于windows连接linux的桌面化显示xubuntu安装 https://blog.youkuaiyun.com/qq_22370409/article/details/88914093xubuntu卡在登录界面解决办法：点击other按钮 输入 root 及密码 这样就可以以超级用户进入桌面 至于怎样根治 以后再说...
2020-01-04 11:57:39
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原创 开山-语义分割初探（配图侵删）
Kitti-Seg程序理解人家的代码地址：https://github.com/MarvinTeichmann/KittiSeg本来是在看fcn，然后他的tensorflow-fcn的readme里面模型是用的训练好的，说训练模型相关的代码在Kitti-Seg中，故转战于此。准备工作1.因为需要下载一些训练数据等，训练路径就需要注意，尽管可以随意设置路径，但在没有完全搞懂程序的时候，最好...
2019-06-03 20:54:23
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