magicdream2222 / jiaoml1996.github.io Goto Github PK

https://zhiml.cn/2019/03/18/20190318/#more

收集了一些cv相关的论文，包括GAN、语义分割、目标检测、半监督学习等相关领域

https://blog.zhiml.cn/2020/03/16/20200316/

结合生成模型和判别模型，通过主动学习实现CT扫描的语义分割（算法选出最值得标注的数据，以扩充数据集）

https://blog.zhiml.cn/2019/07/06/20190706/#more

医学图像分割中，后处理也是非常重要的一步，创建的后处理有crfDenseInferenceWrapper主要实现了3DCRF，适用于CT图像等三维连续序列的处理。DenseInferenceWrapper地址：https://github.com/mbickel/DenseInferenceWrapper

https://jiaoml1996.github.io/2019/01/31/Loss%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%80%BB%E7%BB%93/#more

在深度学习方面，经常用到各种各样的损失函数，在此总结记录一下。因平时使用PyTorch比较多，所以一下损失函数均使用PyTorch实现。 dice lossdice是医学图像中的常见指标，在使用深度学习�做医学图像分割时，经常用到dice系数作为损失函数。 dice的定义如下：dice代表的时两个体相交的面积占总面积的比值，图示如下： 按图中区域表示计算为： \frac{2*预测正确的结果}{真

https://zhiml.cn/2019/01/31/20190314/#more

在深度学习方面，经常用到各种各样的损失函数，在此总结记录一下。因平时使用PyTorch比较多，所以一下损失函数均使用PyTorch实现。 dice lossdice是医学图像中的常见指标，在使用深度学习�做医学图像分割时，经常用到dice系数作为损失函数。 dice的定义如下：dice代表的时两个体相交的面积占总面积的比值，图示如下： 按图中区域表示计算为： $$ \frac{2*预测正确的结果

https://blog.zhiml.cn/2020/01/18/20200118/#more

SimpleITK Image类的基本介绍

https://zhiml.cn/2019/01/08/20190311/#more

题目《Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation》摘要我们提出了一种使用对抗性网络进行半监督语义分割的方法。然而现在大多数判别器被训练以用来辨别输入图像是真实的还是假的，我们以完全卷积的方式设计一个鉴别器，以便在考虑空间分辨率的情况下区分ground truth分割分布的预测概率图。我们表明，通过将对抗性损失与所提出

https://blog.zhiml.cn/2020/07/04/20200704/

dcm图像调整窗宽窗位并转化为0-255(CT)

https://zhiml.cn/2019/03/15/20190315/

马上毕业设计就要做完了，只差一个可视化界面，想过用python的PyQt5，但是考虑到太简单了，没有挑战性，于是想用C++挑战一下。大致的流程是：使用Qt编写可视化界面，使用libtorch载入pytorch训练的模型，使用opencv读取数据。

https://blog.zhiml.cn/2019/11/21/20191121/

https://jiaoml1996.github.io/2019/01/08/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E3%80%8AAdversarial-Learning-for-Semi-Supervised-Semantic-Segmentation%E3%80%8B/#more

题目《Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation》摘要我们提出了一种使用对抗性网络进行半监督语义分割的方法。然而现在大多数判别器被训练以用来辨别输入图像是真实的还是假的，我们以完全卷积的方式设计一个鉴别器，以便在考虑空间分辨率的情况下区分ground truth分割分布的预测概率图。我们表明，通过将对抗性损失与所提出

https://jiaoml1996.github.io/2019/02/18/LeetCOde-5-Longest-Palindromic-Substring/#more

Given a string s, find the longest palindromic substring in s. You may assume that the maximum length of s is 1000. Example 1: Input: “babad”Output: “bab”Note: “aba” is also a valid answer.Example 2:

https://blog.zhiml.cn/2019/10/27/20191027/

这篇论文通过学生模型和老师模型引入无标注数据，从而实现半监督学习。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.08035

https://blog.zhiml.cn/2020/02/29/20200229/

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姓名：焦梦磊博客是为了写一些有趣的事，仅此而已

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用于医学图像分割的统一多尺度特征提取

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先占个坑，明天再填

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一个致力于分享技术的博客

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本文转自：http://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981