我们只是大佬的搬运工 1.log loss 2.WBE loss 带权重的交叉熵 3.Focal loss 容易过拟合?我在VGG16上做过实验(没有BN层),发现网络在训练集上的性能直线上升,但是验证集却下降,不知是不是BN层缺失的原因 4.DIce loss 对于肿块太小的梯度容易变化剧烈 5.IOU loss 6.Tversky loss 7.敏感性-特异性损失 8.Generalized Dice loss 9.BCE + Dice loss 10.Dice + Focal loss 1…

本文汇编了一些机器学习领域的框架.库以及软件(按编程语言排序). 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统. 1.2 机器学习 MLPack DLib ecogg shark 2. Closure Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 3…

转自 zouxy09 GrabCut 原理参考这里,以下为 GrabCut 源码: ——看别人写的好的代码也很享受,干净利落,有些处理的细节也学习一下. /*M/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING. // // By d…

本文包含代码案例和讲解,建议收藏,也顺便点个赞吧.欢迎各路朋友爱好者加我的微信讨论问题:cyx645016617. 在很多关于医学图像分割的竞赛.论文和项目中,发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多,这里整理一下.使用图像分割,绕不开Dice损失,这个就好比在目标检测中绕不开IoU一样. 1 概述 Dice损失和Dice系数(Dice coefficient)是同一个东西,他们的关系是: \[DiceLoss = 1-DiceCoefficient \]…

​ 前言: 在深度学习和计算机视觉中,人们正在努力提取特征,为各种视觉任务输出有意义的表示.在一些任务中,我们只关注对象的几何形状,而不管颜色.纹理和照明等.这就是边界检测的作用所在. 关注公众号CV技术指南,及时获取更多计算机视觉技术总结文章. 问题定义 ​ 图1 边界检测 图1是一个边界检测的例子,顾名思义,边界检测是从图像中检测对象边界的任务.这是一个不适定的问题,因为问题设置本身存在歧义.如图所示,对于室内房间图像(左),ground truth(中)定义房间内的ground truth…

论文:<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation> 代码:FCN的Caffe 实现 数据集:PascalVOC 一 数据集制作 PascalVOC数据下载下来后,制作用以图像分割的图像数据集和标签数据集,LMDB或者LEVELDB格式. 最好resize一下(填充的方式). 1. 数据文件夹构成 包括原始图片和标签图片,如下.   然后,构建对应的lmdb文件.可以将所有图片按照4:1的比例分为train:val的比例.每个t…

这篇我们来看看Redis五大类型中的第四大类型:“集合类型”,集合类型还是蛮有意思的,第一个是因为它算是只使用key的Dictionary简易版, 这样说来的话,它就比Dictionary节省很多内存消耗,第二个是因为它和C#中的HashSet是一个等同类型,废话不多说,先看redis手册,如下: 上面就是redis中的set类型使用到的所有方法,还是老话,常用的方法也就那么四个(CURD)... 一: 常用方法 1. SAdd 这个方法毫无疑问,就是向集合里面添加数据,比如下面这样,我往fru…

zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对主要的分割方法做了一个概述.那下面我们对其中几个比较感兴趣的算法做个学习.下面主要是Graph Cut,下一个博文我们再学习下Grab Cut,两者都是基于图论的分割方法.另外OpenCV实现了Grab Cut,具体的源码解读见博文更新.接触时间有限,若有错误,还望各位前辈指正,谢谢. Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法,在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割(Image segme…

图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读         分类:            图像处理            计算机视觉             2013-01-23 17:19     12031人阅读     评论(33)    收藏    举报     图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对GrabCut做了一个了解.OpenCV中的Gr…

The set S originally contains numbers from 1 to n. But unfortunately, due to the data error, one of the numbers in the set got duplicated to another number in the set, which results in repetition of one number and loss of another number. Given an arr…

U-net网络主要思路是源于FCN,采用全卷积网络,对图像进行逐像素分类,能在图像分割领域达到不错的效果. 因其网络结构类似于U型,所以以此命名,可以由其架构清晰的看出,其构成是由左端的卷积压缩层,以及右端的转置卷积放大层组成: 左右两端之间还有联系,通过灰色箭头所指,右端在进行转置卷积操作的时候,会拼接左端前几次卷积后的结果,这样可以保证得到 更多的信息. 在网络的末端得到两张feature map之后还需要通过softmax函数得到概率图,整个网络输出的是类别数量的特征图,最后得到的是类别的…

本文来自<A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition>,时间线为2016年.采用的loss是Center loss. 0 引言 通常使用CNN进行特征学习和标签预测的架构,都是将输入数据映射到深度特征(最后一层隐藏层的输出),然后到预测的标签,如图1. 在通用目标,场景和动作识别中,预测的样本归属的类别也处在训练集中,这被称为"闭集识别".因此,预测的标签能表示模型的性能,且sof…

Variable Tensorflow使用Variable类表达.更新.存储模型参数. Variable是在可变更的,具有保持性的内存句柄,存储着Tensor 在整个session运行之前,图中的全部Variable必须被初始化 Variable的值在sess.run(init)之后就确定了 Tensor的值要在sess.run(x)之后才确定 创建的Variable被添加到默认的collection中 tf.GraphKeys中包含了所有默认集合的名称,可以通过查看__dict__发现具体集合…

https://blog.csdn.net/u011511601/article/details/72843247 MeanShift图像分割算法:大概是将复杂的背景,通过粗化提取整体信息,进而将图像分割. 接下来我想,将会抽出一部分时间,研究一下这个算法,以最终实现手势形状提取. <Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Aalysis>一文中,利用Meanshift算法分割图像,大体类似于这样的效果: 看到一篇非常好哒博文 me…

深度学习笔记 目标函数的总结与整理   目标函数,或称损失函数,是网络中的性能函数,也是编译一个模型必须的两个参数之一.由于损失函数种类众多,下面以keras官网手册的为例. 在官方keras.io里面,有如下资料: mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge bi…

Triplet Loss 在人脸识别中,Triplet loss被用来进行人脸嵌入的训练.如果你对triplet loss很陌生,可以看一下吴恩达关于这一块的课程.Triplet loss实现起来并不容易,特别是想要将它加到tensorflow的计算图中. 通过本文,你讲学到如何定义triplet loss,和进行triplets采样的几种策略.然后我将解释如何在TensorFlow中使用在线triplets挖掘来实现Triplet loss. Triplet loss和triplets挖掘 为…

什么是图像分割 图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合,每个集合包含一类像素. 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法,图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离变换常见算法有两种 - 不断膨胀/腐蚀得到 - 基于倒角距离 分水岭变换常见的算法 - 基于浸泡理论实现 cv::distanceTransform( InputArray src, OutputAr…

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/Xbi5iOh3xoBIK5kVmqbKYA https://baijiahao.baidu.com/s?id=1611951775526158371&wfr=spider&for=pc 无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点.损失函数(Loss Function)是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度.我们的目标就是最小化损失函数,让 f(x) 与 y 尽量接近.通常可以使用梯度下降…

学习DIP第55天 转载请标明本文出处:***http://blog.csdn.net/tonyshengtan ***,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 更多图像处理机器学习内容请访问最新网站www.tony4ai.com #开篇废话 废话开始,今天介绍OTSU算法,本算法比前面给出的算法更能够给出数学上的最佳阈值,不需要任何输入附加参数.与同样不需要输入附加参数的迭代均值和均值阈值来比较…

序言: 对于小目标图像分割任务,一副图画中往往只有一两个目标,这样会加大网络训练难度,一般有三种方法解决: 1.选择合适的loss,对网络进行合理优化,关注较小的目标. 2.改变网络结构,使用attention机制. 3.类属attention机制,即先检测目标区域,裁剪后再分割训练. 场景: 现在以U-net网络为基础,使用keras进行实现小目标的分割. Loss函数: 1.Log loss 对于二分类任务,log loss如下: 其中,yi为输入实例xixi​的真实类别, pi为预测输入实…

一. 背景介绍 语义分割(Semantic Segmentation):对一张图片上的所有像素点进行分类,同一物体的不同实例不需要单独分割出来. 实例分割(Instance Segmentation):目标检测(比b-box更精确到边缘)和语义分割(标出同类不同个体)的结合. 全景分割(Panoramic Segmentation):语义分割和实例分割的结合,背景也要检测和分割. 图像分割是图像理解的重要基石,在自动驾驶.无人机.工业质检等应用中都有着举足轻重的地位.缺陷检测论文现在好多都是借助…

问题 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/3887 访问. 集合 S 包含从1到 n 的整数.不幸的是,因为数据错误,导致集合里面某一个元素复制了成了集合里面的另外一个元素的值,导致集合丢失了一个整数并且有一个元素重复. 给定一个数组 nums 代表了集合 S 发生错误后的结果.你的任务是首先寻找到重复出现的整数,再找到丢失的整数,将它们以数组的形式返回. 输入: nums = [1,2,2,4] 输出:…

文章来自周纵苇大佬的知乎,是Unet++模型的一作大佬,其在2019年底详细剖析了Unet++模型,讲解的非常好.所以在此做一个搬运+个人的理解. 文中加粗部分为个人做的注解.需要讨论交流的朋友可以加我的微信:cyx645016617,也可以加入我建立的一个氛围超好的AI算法交流群.我只是一个在智能算法路上缓慢前行的应届混子. 参考目录: 目录 1 铺垫 2 展开 3 主体 4 高潮 5 最后一提 1 铺垫 在计算机视觉领域,全卷积网络(FCN)是比较有名的图像分割网络,医学图像处理方向,U-N…

文章转自微信公众号:「机器学习炼丹术」 文章作者:炼丹兄(已授权) 作者联系方式:cyx645016617 论文名称:"Context Prior for Scene Segmentation" 0 综述 先上效果图,CPNet似乎对一些难样本有着更好的效果: 文中提到了下面关键字: 构建了corresponding prior map(CPmap),然后通过Context Prior Layer(CPLayer)来把这个CPmap融合到网络中,与此同时,使用Affinity Loss…

用NVIDIA Tensor Cores和TensorFlow 2加速医学图像分割 Accelerating Medical Image Segmentation with NVIDIA Tensor Cores and TensorFlow 2 医学图像分割是当前学术界研究的热点.这方面正在进行的挑战.竞赛和研究项目的数量证明了这一点,这些项目的数量只是逐年上升.在解决这一问题的各种方法中,U-Net已经成为许多2D和3D分割任务的最佳解决方案的骨干.这是因为简单性.多功能性和有效性. 当实践…

目录 第一章 IO的本质 IO的本质 DMA和虚拟地址空间 IO的分类 IO和NIO的区别 总结 第二章 try with和它的底层原理 简介 IO关闭的问题 使用try with resource try with resource的原理 自定义resource 总结 第三章 File文件系统 简介 文件权限和文件系统 文件的创建 代码中文件的权限 总结 第四章 文件读取那些事 简介 字符和字节 按字符读取的方式 按字节读取的方式 寻找出错的行数 总结 第五章 文件写入那些事 简介 字符输出和…

第一印象 Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 这篇文章算是我读的 detection 文章里面比较难理解的,原因可能在于:创新的点跟普通的也不太一样:文章里面比较多公式.但之前也有跟这方面的工作如 AP Loss.aLRPLoss 等.它们都是为了解决一个问题:单阶段目标检测器分类和回归在训练和预测不一致的问题.那么 Rank & Sort Loss 又在以上的工作进行了什么改进呢?又解决了什么问题…

在上一次肺炎X光片的预测中,我们通过神经网络来识别患者胸部的X光片,用于检测患者是否患有肺炎.这是一个典型的神经网络图像分类在医学领域中的运用. 另外,神经网络的图像分割在医学领域中也有着很重要的用作.接下来,我们要演示如何在气胸患者的X光片上,分割出气胸患者患病区的部位和形状. 那么就让我们来正式开始了. 第一步:导入需要的 Python 包 import sys import cv2 import pydicom import numpy as np import pandas as pd…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/273 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

Motivation: 深度度量学习的目标是学习一个嵌入空间来从数据点中捕捉语义信息.现有的成对或者三元组方法随着模型迭代过程会出现大量的平凡组导致收敛缓慢.针对这个问题,一些基于排序结构的损失取得了不错的结果,本文主要是针对排序loss存在的两个不足做的改进. 不足一:给定一个query,只利用了小部分的数据点来构建相似度结构,导致一些有用信息被忽略.本文给出的解决方案是把样本划分为正例集和负例集,目标是使得query离正例集比负例集近一个间隔. 不足二:此前方法都是在嵌入空间尽可能推进正样本…