我只讲讲检测部分的模型,后面两样性分类的试验我没有做,这篇论文采用了很多肺结节检测论文都采用的u-net结构,准确地说是具有DPN结构的3D版本的u-net,直接上图. DPN是颜水成老师团队的成果,简单讲就是dense 与 residual的结合,如上图,输入特征图一部分通过residual与输出相加,另一部分与residual的结果再串联,个人觉得这个网络好乱,不简洁的网络都不是好网络,恰好文章中还给出了只采用residual的版本,所以我其实要讲的是这个只有residual的u-net,上…

在(上)中讲了如何得到csv文件并调用noduleCADEvaluationLUNA16.py求取froc值,这里就讲一讲froc值是如何求取的. annotations_filename = './annotations/annotations.csv' annotations_excluded_filename = './annotations/annotations_excluded.csv' seriesuids_filename = './annotations/seriesuids.…

在(一)中,我将肺结节检测项目总结为三阶段,这里我要讲讲这个项目的第三阶段,至于第二阶段,由于数据增强部分的代码我始终看不大懂,先不讲. 结果评估的程序在evaluationScript文件夹下,这个文件夹下的文件名比较烦,看的比较懵. annotations文件夹里面放的是结节标签文件,无关结节标签文件(是结节,但是不统计在内,也不作为非结节区域,就是评估的时候如果你检测到了它,既不算正确,也不算错误,略过),还有用户id文件. tool文件夹放的是读取csv文件的模块. frocwrtdet…

最近一个月都在做肺结节的检测,学到了不少东西,运行的项目主要是基于这篇论文,在github上可以查到项目代码. 我个人总结的肺结节检测可以分为三个阶段,数据预处理,网络搭建及训练,结果评估. 这篇博客主要分析一下项目预处理部分的代码实现. 预处理的全部代码都在prepare.py中,对原始数据进行处理,输出预处理后的数据. 首先是主函数 def preprocess_luna(): luna_segment = config['luna_segment']#存放CT掩码的路径 savepath…

Django商城项目笔记No.2项目准备工作 接着上篇开始,创建好工程之后,随之而来的是怎么配置工程,这篇文章记录如何进行相关的配置 1.pycharm打开工程,进行相关的配置 通过pycharm打开md_mall,然后进行下面的操作 2.调整工程目录 创建python包docs,logs,scripts 在子md_mall目录下创建包apps,libs,settings,utils 并且在将settings.py拖到settings文件夹中改名字为dev.py 3.在apps目录下创建应用us…

前言:一点题外话 我发现,不更新博客的时候,不是非常忙,就是效率非常低.最近没怎么更新博客,原因是第二种= =.惭愧惭愧. 今天效率出奇的高,一天时间把PassNote后端的接口全部写完了,Django很好用,不过实际项目中还是有些框架不能实现的功能需要解决的,我比较喜欢造轮子,不过为了保证效率,还是尽量用现成的工具,减少不必要的折腾. 关于PassNote 之前应该在博客有说过,这是一个密码管理器,用于加密保存各种网站帐号和密码,还可以生成高强度的密码. 项目主页:https://deali-…

如何评价Dual Path Networks(DPN)? 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上,浅DPN超过了最好的ResNeXt-101(64×4d),具有26%更小的模型尺寸,25%的计算成本和8%的更低的内存消耗 5 个回答 xiaozhi CV.ML.DL   1.针对视觉识别任务的“网络工程”一直是研究的重点,其重在设计更为高效的网络拓扑结构,一方面考虑更好的特征表示学习,另一方面尽可能减少计算复杂度和内存…

本系列文章主要是结合实际项目,加上自己的总结,整理出来的一系列项目笔记,涉及微软SQL Server2008中商务智能开发中的SSAS.SSIS模块:  准备工作: <BI项目笔记>基于雪花模型的维度设计 <BI项目笔记>数据源视图设置 <BI项目笔记>创建标准维度.维度自定义层次结构 <BI项目笔记>创建父子维度 <BI项目笔记>创建时间维度(1) <BI项目笔记>创建时间维度(2) <BI项目笔记>创建多维数据集Cub…

A Statistical View of Deep Learning (IV): Recurrent Nets and Dynamical Systems Recurrent neural networks (RNNs) are now established as one of the key tools in the machine learning toolbox for handling large-scale sequence data. The ability to specify…

原文:项目笔记---CSharp图片处理 项目笔记---CSharp图片处理 最近由于项目上需要对图片进行二值化处理,就学习了相关的图片处理上的知识,从开始的二值化的意义到动态阀值检测二值化等等,并用C#得以应用,学到了很多的知识和大家分享下我个人的经验,希望对大家有帮助. 二值化 二值化简而言之是对一副彩色图片进行0/1运算,最终显示一副黑白相间的图片,其意义多数在于对二值化处理后的图片进行分割识别,一些自动识别的验证码工具大多是先进行二值化,然后在模式识别,最终推断出验证码:我的项目中是由于…