海绵宝宝强无敌的博客

笔者每周计划详细看2-3篇比较新的深度学习做配准的文章，主要来源是CV比较好的期刊及顶会CV常用期刊及网址，看完后记录一下印象及理解会更加深刻，更欢迎交流~Deep Learning Based Registration文章阅读(一)本次阅读的文章题为《Content-Aware Unsupervised DeepHomography Estimation》，来源ECCV2020。Prepare Knowledge读者对单应性估计以及文中提到的传统方法中用到的RANSAC都不熟悉，故根据文中参考文

二维图像配准flow field可视化笔者最近要对二维图像的flow field做可视化，参考的文章是FlowNet1.0中supplemetary中的方案，该方案和SIFT Flow是一样的，SIFT Flow提供了matlab代码，下载链接 Matlab Flow可视化(审核还未通过)，笔者改写成了python代码。可视化策略FlowNet1.0文章 文章链接 描述了Flow Field可视化策略Python代码// visualize flow fielddef visualize_f

GAN网络理解笔者参考下面三个资料后，对GAN的理解做了一些记录。资料参考：GAN 2014 paper; Understanding Generative Adversarial Networks (GANs); NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial NetworksUnderstanding Generative Adversarial Networks (GANs)GAN网络于2014年提出，作为一种新颖的网络结构被广泛使用。GAN网络主要包含

ICCV2019《Recursive Cascaded Networks for Unsupervised Medical Image Registration》代码学习该论文代码为tensorflow，本学习过程最终目的是将该tensorflow代码改写为pytorchGithub代码链接：Recursive Cascaded Networks for Unsupervised Medical Image Registrationeval.py跑通1、按照要求将所需val datasets以及pr

医学图像配准综述学习目前针对医学图像配准的综述较少，笔者只找到了两篇：一篇发表在《Machine Vision and Applications》-- Deep Learning in Medical Image Registration: A Survey另一篇发表在《Physics in Medicine ans Biology》-- Deep Learning in Medical Image Registration: A ReviewPMB这篇相对新且全面，故下面只对该论文的内容做总结。

CV常用期刊及网址此处记录一下计算机视觉(CV)常用期刊及网址CVPR：IEEE Conference on Computer Vision and Pattern RecognitionCVPR.ICCV：IEEE International Conference on Computer Vision 两年一届 奇数年ICCV.ECCV：European Conference on Computer Vision 两年一届 偶数年ECCV.TMI：IEEE Transations on M