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zhangyong7630
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2022年3月4日
Look Closer to Segment Better: Boundary Patch Refinement for Instance Segmentation
摘要: 摘要:尽管在实例分割方面已经付出了巨大的努力,但分割结果的质量仍然不令人满意。由于特征映射的空间分辨率较低和边界像素的比例极低所导致的不平衡问题,预测结果的边界往往不精确。了解决这些问题,我们提出了一个概念上简单但有效的后处理细化框架,该方法能基于任何实例分割模型的结果来提高边界质量,称为BPR。根
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posted @ 2022-03-04 11:00 zhangyong7630
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2020年11月5日
肺结节检测:数据简介处理
摘要: 肺结节检测:数据简介和处理 为了便于后期的学习和交流从今天开始会记录在肺结节检测过程中的学习进展。 1、相关数据集的介绍 1.1 LUNA2016 LUNA 2016 数据集来自2016年 Lung Nodule Analysis 比赛, LUNA16数据集是最大公用肺结节数据集LIDC-IDRI的
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posted @ 2020-11-05 10:29 zhangyong7630
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2020年5月15日
Faster R-CNN 代码实现
摘要: 本博客主要用于记录Faster R-CNN的学习 1、Faster R-CNN的配置 Faster R-CNN的配置是以 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3为基准, 参考https://github.com/enderne
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posted @ 2020-05-15 16:13 zhangyong7630
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2020年5月7日
CBAM: Convolutional Block Attention Module (ECCV 2018 attention)
摘要: 在本文中作者提出了一个轻量、通用的attention 模块(CBAM),可以同时做到通道(Channel Attentation Module)和空间上(Spatial Attention Module)的注意力,其中通道上的注意力主要是增强"what", 而空间上的注意力主要是增强‘where’。
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posted @ 2020-05-07 10:51 zhangyong7630
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2020年5月6日
Squeeze-and-Excitation Networks(SENet 2017)
摘要: Figure 1 SE Block Figure 1 是SENet的Block单元,图中的Ftr是传统的卷积结构,X和U是Ftr的输入(C'✖H'✖W')和输出(C✖H✖W),这些都是基本的卷积操作。SENet增加的部分是U后的结构:对U先做一个Global Average Pooling(图中的F
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posted @ 2020-05-06 21:12 zhangyong7630
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2019年9月14日
Tensorflow GPU 环境配置 [医学图像分割]
摘要: 1、显卡驱动的安装 1.1 安装一些环境 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get
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posted @ 2019-09-14 13:34 zhangyong7630
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2018年8月1日
基于Tensorflow平台的2D FCN图像分割学习
摘要: 基于Tensorflow平台的2D FCN图像分割学习 1.基础知识准备 1.1网络构建相关的函数准备 tf.get_variable跟tf.Variable都可以用来定义图变量,但是前者的必需参数(即第一个参数)并不是图变量的初始值,而是图变量的名称。 tf.Variable的用法要更丰富一点,当
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posted @ 2018-08-01 10:14 zhangyong7630
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