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RSS订阅原创 使用YOLO进行姿态检测流程
使用labelme标注，得到的是图像的json格式，需要将其转换为yolo训练的txt以及对应文件夹的格式。需要注意的是，对于关键点，坐标后边还有一个维度。这是使用到的是labelme，可以进行框的标注和关键点的标注。为了检测生成的txt是否正确，可以将生成的txt作用在图像上，进行可视化。
2025-10-23 10:29:40
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转载 ITK分割
区域生长算法已被证明是一种有效的图像分割方法，其基本思想是从种子区域开始（通常是一个或多个像素）。评估与该区域相邻的像素以确定它们是否也应该被认为是对象的一部分。如果是，它们被添加到区域中，并且只要新的像素被添加到区域中，该过程就继续。区域增长算法根据用于决定像素是否应该被包括在区域中的标准、用于确定邻居的连接类型以及用于访问相邻像素的策略而变化。ITK中提供了几种区域增长的实现。
2025-09-26 14:41:21
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原创 将用python训练好的模型，在C++环境下实现
2.然后将其应用在monai中的sliding_window_inference。其他步骤就是正常的转为c++，最主要就是将模型转为torchscript。成功将 Python 训练好的模型转换为 TorchScript 格式。我需要修改的就是monai中SegResNet。
2025-09-26 11:50:46
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原创 TensoRT_10X模型转换
转换 ONNX 为动态批次 TensorRT 引擎。它通常位于你的 TensorRT 安装目录下的。首先将模型转为onnx。
2025-09-11 15:23:51
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原创 模型训练的权重转换为TensorRT
然后下载TensorRT for RTX，再bin目录下有tensorrt_rtx.exe（记得将lib环境加入到环境变量）将torchscript转换为onnx。
2025-09-05 15:43:22
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原创 在3D slicer中使用MONAI Label
每个模块的介绍MONAI Label目前提供三种分割方法：两种互动式（DeepEdit和DeepGrow）和一种非互动式（自动分割）
2025-08-16 15:21:01
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原创 ITK滤波器
在数学中，梯度是一个向量，表示函数在某一点上变化最快的方向，其大小（模）表示变化的速率。对于一个二维图像 I(x,y) ，其梯度是一个二维向量：∂x∂I 是图像在 x 方向（水平方向）的变化率（即水平梯度）。∂y∂I 是图像在 y 方向（垂直方向）的变化率（即垂直梯度）。
2025-08-07 15:49:54
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原创 python中的文件导入
可以看到输出的路径加上了'/data/qh_20T_share_file/zqy/code/Test'，及a.py的父目录。要想在def c_1函数中成功导入b_1(),可以写成from B import b，也是可以成功运行的。因为B在'/data/qh_20T_share_file/zqy/code/Test'路径下，可以直接找到。可以看到并不包含B模块的父目录，我们可以通过加入父目录来运行。如果将c.py的代码改为。我们可以输出引用的环境。
2024-07-22 20:21:48
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原创 TransMorph（初读论文）
卷积神经网络的性能可能会受到缺乏明确考虑图像中的远程空间关系的限制，transformers具有更大的接受野，可以更精确地理解移动和固定图像之间的空间对应关系。本文提出了TransMorph，一种用于医学图像配准的混合Transformer-ConvNet模型。本文还介绍了TransMorph的微分变体和贝叶斯变体:微分变体保证了保持拓扑的变形，而贝叶斯变体产生了校准良好的配准不确定性估计。
2024-03-18 20:45:12
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空空如也
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