随笔分类 -  0821-文献学习

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Deep Volumetric Universal Lesion Detection Using Light-Weight Pseudo 3D Convolution and Surface Point Regression（理解）
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posted @ 2020-11-02 21:01 CZiFan 阅读(319) 评论(0) 推荐(0)
CircleNet: Anchor-Free Glomerulus Detection withCircle Representation（理解）
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posted @ 2020-11-02 20:54 CZiFan 阅读(1468) 评论(0) 推荐(0)
BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition（理解）
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posted @ 2020-08-30 21:22 CZiFan 阅读(1153) 评论(0) 推荐(0)
Dual Adaptive Pyramid Network for Cross-Stain Histopathology Image Segmentation（理解）
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posted @ 2020-07-10 09:30 CZiFan 阅读(488) 评论(0) 推荐(0)
One Network To Segment Them All: A General, Lightweight System for Accurate 3D Medical Image Segmentation（理解）
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posted @ 2020-07-06 09:53 CZiFan 阅读(551) 评论(0) 推荐(0)
Multi-scale Microaneurysms Segmentation Using Embedding Triplet Loss （理解）
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posted @ 2020-07-01 14:54 CZiFan 阅读(671) 评论(0) 推荐(0)
Label Transfer by Learning Reversible Voxel-wise Correspondence for One-shot Medical Image Segmentation（理解）
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posted @ 2020-06-27 16:32 CZiFan 阅读(1295) 评论(2) 推荐(0)
Uncertainty-aware Self-ensembling Model for Semi-supervised 3D Left Atrium Segmentation（理解）
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posted @ 2020-06-23 09:46 CZiFan 阅读(2891) 评论(0) 推荐(0)
FocusNet: Imbalanced Large and Small Organ Segmentation with an End-to-End Deep Neural Network for Head and Neck CT Images（理解）
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posted @ 2020-06-22 11:20 CZiFan 阅读(701) 评论(0) 推荐(0)
Deep Distance Transform for Tubular Structure Segmentation in CT Scans（理解）
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posted @ 2020-06-21 10:21 CZiFan 阅读(1845) 评论(0) 推荐(0)
Structure Boundary Preserving Segmentation for Medical Image With Ambiguous Boundary（理解）
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posted @ 2020-06-20 15:53 CZiFan 阅读(3542) 评论(0) 推荐(0)
Deep Gamblers: Learning to Abstain with Portfolio Theory（理解）（github代码）
摘要：（代码托管在我的Github上，如果有帮助记得点星星嗨！） 0 - 概要 选择分类问题(selective classification problem)是一类带有拒绝选项的监督学习问题，可以在一定程度的数据覆盖范围内获得最佳性能。文中将原始的m分类问题转化成(m+1)分类问题，其中第(m+1)表示 阅读全文
posted @ 2020-04-10 22:21 CZiFan 阅读(939) 评论(0) 推荐(1)
DeepSurv: Personalized Treatment Recommender System Using A Cox Proportional Hazards Deep Neural Network（理解）（github代码）
摘要：（代码托管在我的Github上，如果有帮助记得点星星嗨！） 0 - 背景 0.0 - 概要 生存预测模型探索的是患者的各个属性/特征与治疗效果之间的关系。之前的生存预测模型，像linear Cox proportional hazards model需要有专业的医学知识作为专业背景来构建特征工程，而 阅读全文
posted @ 2020-04-10 16:07 CZiFan 阅读(3672) 评论(10) 推荐(1)
Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting（理解）（github代码）
摘要：0 - 背景 这篇文章想要解决的问题是预测一个区域短时间内的降水变化，在它之前的工作（2015年之前）还很少有采用机器学习的方法来做相关预测。由于预测的输入是时序雷达图等具有空间和时间关系的数据，因此文中提出了convolutional LSTM (ConvLSTM)模型，用这个模型可以捕获数据的时 阅读全文
posted @ 2020-04-04 11:25 CZiFan 阅读(2659) 评论(2) 推荐(0)
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation（理解+github代码）
摘要：github代码：https://github.com/Chet1996/pytorch-UNet（如有帮助，点个星星hi！） 0 - Abstract 这篇文章是生物学会议ICMICCAI2015的文章，主要针对的是生物影像进行分割。由于普遍认为深度学习需要大量的样本进行训练，而生物医学领域上的数 阅读全文
posted @ 2019-05-01 11:47 CZiFan 阅读(3154) 评论(0) 推荐(0)
Fast R-CNN（理解）
摘要：扫码关注下方公众号："Python编程与深度学习"，领取配套学习资源，并有不定时深度学习相关文章及代码分享。 0 - 背景 经典的R-CNN存在以下几个问题： 训练分多步骤（先在分类数据集上预训练，再进行fine-tune训练，然后再针对每个类别都训练一个线性SVM分类器，最后再用regressor 阅读全文
posted @ 2018-11-04 12:15 CZiFan 阅读(32527) 评论(2) 推荐(3)
Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields（理解）
摘要：0 - 人体姿态识别存在的挑战 图像中的个体数量、尺寸大小、位置均未知 个体间接触、遮挡等影响检测 实时性要求较高，传统的自顶向下方法运行时间随着个体数越多而越长 1 - 整体思路 整个模型架构是自底向上的，先识别出关键点和关节域，然后通过算法组合成个体的姿势图。 1.1 - 求所有关键点（头部，肩 阅读全文
posted @ 2018-09-25 21:32 CZiFan 阅读(2750) 评论(0) 推荐(0)
Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields（翻译）
摘要：0 - Abstract 我们提出了一种方法去在一张图片中有效地识别多个人体的2D姿势。这个方法使用了一个无参数表示法，我们将其叫为Part Affinity Fields（PAFs），其是去在图片中根据个体识别身体各部分的联合。这个架构编码了全体信息，并且允许一个贪婪的从底向上的解析步骤，这在实现 阅读全文
posted @ 2018-09-22 14:45 CZiFan 阅读(5711) 评论(0) 推荐(0)
Deep Neural Networks for Object Detection（翻译）
摘要：0 - Abstract 深度神经网络（DNNs）最近在图像分类任务上表现出了突出的性能。在这篇文章中，我们进一步深入探究使用DNNs进行目标检测的问题，这个问题不仅需要对物体进行分类，并且还需要对各种各样类别的物体进行精确定位。我们提出了简单但依然有效的将目标检测问题形式化为回归问题从而来对物体边 阅读全文
posted @ 2018-09-18 21:03 CZiFan 阅读(1790) 评论(0) 推荐(0)
VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNTION（翻译）
摘要：0 - ABSTRACT 在这个工作中，我们研究了卷积网络的深度对于它在大规模图像识别设置上的准确率的效果。我们的主要贡献是对使用非常小的卷积核（3×3）来增加深度的网络架构进行彻底评估，这说明了通过将深度增加到16-19层能够比之前最好的业界水平更好。这些发现是我们参加ImageNet Chall 阅读全文
posted @ 2018-09-09 16:16 CZiFan 阅读(413) 评论(0) 推荐(0)

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