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RSS订阅原创 【论文阅读笔记】基于自监督学习的心脏MR图像解剖位置预测分割
卷积神经网络因其能够学习具有判别力的图像特征，用于多种分类和回归任务，改变了医学图像分析领域。然而，成功地学习这些特征需要大量人工标注的数据，这些数据的获取代价昂贵，并且受限于专家图像分析师的可用资源。因此，无监督、弱监督和自监督的特征学习技术受到了广泛的关注，其目的是利用大量可用的数据，同时避免或大幅减少人工标注的工作量。本文提出了一种新的方法来训练心脏MR图像分割网络，通过预测解剖位置以自监督的方式学习特征。解剖位置作为监督信号，不需要额外的人工标注。
2024-03-03 21:57:31
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原创 大可分离核注意力： 重新思考 CNN 中的大核注意力设计
今天刚读大可分离核注意力这篇论文，可与大家一起学习。感兴趣的可以下载论文看一下。论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2309.01439.pdf代码地址：https://github.com/StevenLauHKHK/Large-Separable-Kernel-Attention/blob/main/mmsegmentation/van.py摘要带有大内核注意力（LKA）模块的视觉注意力网络（VAN）已被证明在一系列基于视觉的任务中具有超越视觉转换器（ViT）的卓越性能。然
2023-10-28 20:35:09
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原创 预训练模型加载
作为小白，赶上手时遇到上述问题，看了博客很多解决方案是将model.load_state_dict(state_dict),改为model.load_state_dict(state_dict,False).是能成功加载，但是会不会存在训练是键值匹配混乱问题，导致训练的结果不乐观。2.因为针对的不同的学习任务,需要修改head中的num_classes为自己要训练的类数。反思一下遇到问题没有认真debug，如果一步一步排错，可能会更好，或许是别的原因。对应的加载方式，读取时需要先搭建模型。
2023-06-15 21:48:35
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原创 CentOS 6.9密码修改
centos的破解步骤：1.重启动centos系统，进入图1-1所示的界面，按任意键：你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮...
2019-07-27 10:50:36
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空空如也
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