-Rocky-

摘要： Dynamic Routing Between Capsules RBVS-NET: A ROBUST CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR RETINAL BLOOD VESSEL SEGMENTATION Net: TernausNet, VGG11->ResNet1 阅读全文

摘要： 16 推荐算法 前言 推荐算法是机器学习领域一个重要的应用 预测电影评分 基于内容的推荐算法 手工特征 公式化 优化方法 基于协同过滤的推荐算法 自动学习特征 协同过滤算法 向量化实现 均值规范化 17 大数据集上的机器学习 大数据集 随机梯度下降 随机梯度下降：选择一个样本训练，批量梯度下降：选择 阅读全文

摘要： 14 PCA 第二种无监督学习,降维 可视化数据 50维数据降低到2维进行可视乎 降维方法: PCA(主成成分分析)，降维会忽视一些空间信息，但是会最大限度保留最主要的空间信息 找到超平面，使得投影距离最小 向量化，PCA解决多维问题方法 与线性回归的区别 主成成分分析:算法实现 数据归一化 应用P 阅读全文

摘要： 12 支持向量机SVM 优化目标 使用新的激活函数减缓目标函数的计算 新表达式 SVM直接输出0/1，不输出概率 SVM称为大间距分类器 SVM,大间距分类器 对异常值非常敏感 如果参数C太大 大间距的数学原理 核函数1 非线性决策边界,选择不同特征 核函数,衡量相似度 距离核中心远近 核函数(正态 阅读全文

摘要： 安装Keras(Windows10+CPU) 创建一个虚拟环境,并激活 conda create -n py3.5tf1.5keras2.1.4 python=3.5.4 conda activate py3.5tf1.5keras2.1.4 安装以下三个包 pip install Theano p 阅读全文

摘要： 前言 核心 问题：解决one-shot医学图像分割 方案: 传统的基于Atlas的医学图像分割对于解决one-shot问题很有帮助，通过使用神经网络进行替代传统纹理计算的方式计算一致性 引入强化学习，充分利用训练数据 结论: 思路方法很好,通过方法的结合进行提出新的方案是一个很好的思路。 Atlas 阅读全文

摘要： 前言 核心 问题：探索简单的交互方式 方法：提供一个内部点和两个边界点(点击交互) 结论：模型性能好，泛化效果好 有代码, DEXTR方法 Abstract 1.提出了一种内部-外部指导（IOG）方法。具体地说，我们利用在对象中心附近单击的一个内部点和包围目标对象的紧密边界框的对称角位置（左上角和右 阅读全文

摘要： 前言 核心 问题 当前实例分割模型和基于多边形的交互式对象标注各有好处。 方案 使用实例分割生成Mask，作为多边形初始化，再通过形变网络微调控制点。 结果 效果更好。 state-of-the-are performance:最新的性能 achieve state-of-the-art perfo 阅读全文

摘要： 1.研究了语义分割的增量类学习任务，特别分析了由于背景类的存在而引起的分布转移问题。 2.提出一个新的目标函数，并引入特定的分类器初始化策略来显式地处理背景类的演化语义。 3.我们证明，我们的方法极大地减轻了灾难性的遗忘，从而达到了最先进的水平。 阅读全文

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