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RSS订阅原创 经典跨模态医学图像分割论文分享 DN GM-Guided-DG
跨模态医学图像分割是医学图像分析领域中的一个重要研究方向，主要针对在不同成像模态（如CT、MRI、PET等）下对医学图像进行自动分割的问题。不同的医学成像技术提供了不同的组织或病变信息，由于这些成像技术各自的优缺点，医疗诊断通常需要结合多种模态的图像进行综合分析。跨模态图像分割存在着模态间差异，标注数据的稀缺，数据分布不一致等挑战，研究人员提出了多种技术和方法，以推动该领域的发展。这些技术不仅提升了模型的鲁棒性和泛化能力，也为实际临床应用提供了重要支撑。
2024-09-07 21:06:11
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原创 经典半监督医学图形分割论文分享~ BCP CPS
半监督医学图像分割是一种在医学图像处理领域中使用的方法，它结合了少量标注数据和大量未标注数据进行图像分割。传统的监督学习方法依赖大量的标注数据来训练模型，而在医学图像处理中，获取标注数据通常非常耗时且昂贵，因此半监督学习在这个领域变得尤为重要。在半监督医学图像分割中，模型通常使用少量标注的医学图像进行初步训练，然后利用大量未标注的医学图像通过自监督、生成对抗网络（GAN）、一致性正则化或伪标签等技术进一步优化模型。这种方法既能提高分割的准确性，又能有效利用未标注数据，从而减少对大量标注数据的依赖。
2024-09-07 16:04:37
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原创 3D分割模型分享~MagicNet,3DUnet,TimeSformer
3D卷积是一种在三维空间中进行卷积操作的方法，它可以捕捉三维数据的空间和时间特征，从而提高深度学习模型的性能。3D卷积的应用领域非常广泛，包括视频分析、医学图像处理、三维点云处理等。本文将介绍3D卷积的原理、发展和优势，并分享一些3D卷积的经典模型，其中重点介绍了医学图像处理中的两种分割模型。
2023-09-14 18:49:47
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原创 常见的Transformer变体介绍
当谈到深度学习领域的重要里程碑时，Transformer模型无疑是一个不可忽视的巨大飞跃。最初由Vaswani等人于2017年提出，Transformer原本是为了处理自然语言处理任务而设计的，但其独特的架构和强大的能力很快吸引了其他领域的关注，其中之一就是视觉领域。Transformer模型之所以在视觉领域引起关注，部分原因在于其自注意力机制的独特设计。这种机制允许模型在处理序列数据时能够同时考虑不同位置之间的关系，无论是文本中的单词还是图像中的像素。
2023-08-24 18:41:46
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原创 视频实例分割模型SeqFormer： Sequential Transformer for Video Instance Segmentation
视频实例分割（VIS）是一项新兴的视觉任务，旨在同时执行视频中对象实例的检测、分类、分割和跟踪。与图像实例分割相比，视频实例分割更具挑战性，因为它需要准确跟踪整个视频中的对象。传统的VIS主流方法是一种是遵循跟踪检测范式，通过跟踪分支扩展图像实例分割模型，这些方法首先逐帧预测候选检测和分割，然后通过分类或重新识别将它们关联起来，通过视频跟踪实例，但是，跟踪过程对视频中常见的遮挡和运动模糊很敏感。
2023-08-09 15:50:34
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原创 卷积神经网络中的经典模型（附代码，超详细）
本文主要介绍了LeNet,AlexNet,VGG,InceptionNet,ResNet,DenseNet六个经典的卷积神经网络模型。以它们的特点为基础，开发者可以根据自己的需求选择相应的模块来构建自己的卷积神经网络。
2023-05-30 19:44:27
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原创 机器学习 模型的评估与选择 代码及思路详解
在机器学习中，模型评估与选择是一个至关重要的步骤。通过模型评估和选择，我们可以了解模型的性能、找到最佳模型和提高预测精度。在本篇博客中，我们将深入研究机器学习中的模型评估与选择的重要性、常用的评估方法和选择最佳模型的技术，帮助读者更好地了解机器学习中的模型评估和选择。
2023-05-03 17:08:26
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空空如也
请问这种输入输出的真值表excel要怎么做啊
2022-08-23
为什么这个提交11行的while不能交换顺序啊？不是一样的吗，当就是错了
2022-08-02
为什么icon的初始化这个图标的时候 ok是灰色的啊
2022-06-23
我想写个二维码，怎么把那个码的黑色和白色输出啊
2021-12-04
为什么这个在oj上显示运行错误啊
2021-12-02
为什么我的在编译器上对了，但在落谷上就全是wrong呢
2021-11-27
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