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: \[DiceLoss = 1-DiceCoefficient \]

源代码不记得是哪里获取的了,侵删.此处博客仅作为自己笔记学习. def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i

Canvas原生API(纯CPU)计算并渲染三维图 前端工程师学图形学:Games101 第三次作业 利用Canvas画三维中的三角形并使用超采样实现抗锯齿 最终完成功能 Canvas 原生API实现三角形栅格化算法 实现 z-buffer 判断三角形先后关系 使用 super-sampling 处理 Anti-aliasing,也就是超采样实现抗锯齿 1 整体分析 本次实验中,首先需要进行矩阵变换,将初始传入的三角形经过变换后到规范立方体内,这需要进行三种变换.设一个点的坐标变换为(x, y,

0x01 布尔代数(Boolean algebra) 大名鼎鼎鼎的stephen wolfram在2015年的时候写了一篇介绍George Boole的文章:George Boole: A 200-Year View. 怎样用数学公理重新表达经典逻辑?George Boole在19世纪的时候开始思考这件事,在他的书<The Mathematical Analysis of Logic>里面George Boole首次展示了使用符号加运算符的方式表示逻辑,例如"And"是&q

Dice Similarity Coefficent vs. IoU Several readers emailed regarding the segmentation performance of the FCN-8s model I trained in Chapter Four. Specifically, they asked for more detail regarding quantification metrics used to measure the segmentatio

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 在 #图计算 on nLive# 直播活动中,来自 Nebula 研发团队的 nebula-plato 维护者郝彤和 nebula-algorithm 维护者 Nicole 分别同大家分享了他她眼中的图计算. 嘉宾们 王昌圆:论坛 ID:Nicole,nebula-algorithm 维护者: 郝彤:论坛 ID:caton-hpg,nebula-plato 维护者: 先开场的是 nebula-plato 的维护者郝彤. 图计算之

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图

快刀初试:Spark GraphX在淘宝的实践 作者:明风 (本文由团队中梧苇和我一起撰写,并由团队中的林岳,岩岫,世仪等多人Review,发表于程序员的8月刊,由于篇幅原因,略作删减,本文为完整版) 对于网络科学而言,世间万物都可以抽象成点,而事物之间的关系都可以抽象成边,并根据不同的应用场景,生成不同的网络,因此整个世界都可以用一个巨大的复杂网络来代表.有关复杂网络和图算法的研究,在最近的十几年取得了巨大的进展,并在多个领域有重要的应用. 作为最大的电商平台,淘宝上数亿买家和卖家,每天产生数

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G

kappa系数在遥感分类图像的精度评估方面有重要的应用，因此学会计算kappa系数是必要的 实例1 实例2

一.图概念术语 1.1 基本概念 图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系集合(边edge)组成的一种数据结构. 这里的图并非指代数中的图.图可以对事物以及事物之间的关系建模,图可以用来表示自然发生的连接数据,如:社交网络.互联网web页面 常用的应用有:在地图应用中找到最短路径.基于与他人的相似度图,推荐产品.服务.人际关系或媒体 1.2 术语 1.2.1顶点和边 一般关系图中,事物为顶点,关系为边 1.2.2有向图和无向图 在有向图中,一条边的两个顶点一般扮演者不同的角色,比如父子关系.

from math import sqrt def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i in x]) sum

概要 ODPS GRAPH是一套面向迭代的图计算处理框架.图计算作业使用图进行建模,图由点(Vertex)和边(Edge)组成,点和边包含权值(Value),ODPS GRAPH支持下述图编辑操作: 修改点或边的权值: 增加/删除点: 增加/删除边: 备注: 编辑点和边时,点与边的关系需要用户维护. 通过迭代对图进行编辑.演化,最终求解出结果,典型应用:PageRank,单源最短距离算法 ,K-均值聚类算法 等等.用户可以使用 ODPS GRAPH 提供的接口Java SDK编写图计算程序. G

最近在做图像分割校正,需要将ecognition分割好的shp文件做优化,但是如果直接对shp文件修改非常不友好,可以先对导出的tif标签图进行修改,然后将修改后的标签图转换为新的shp文件进行输出. 下面进行操作: 1.打开arcmap,点击ArcToolBox按钮(就是上图中的小红色工具箱按钮). 2.选择转换工具的由栅格转出的栅格转面按钮. 3.选择好输入栅格,输出文件目录和名称,目录可以通过右边的添加文件目录按钮增加. 4.字段选择value,取消简化面按钮(否则输出的不对) 5.点击确

http://cache.baiducontent.com/c?m=9d78d513d9921cfe05ac94281a16a632451294247c89df4f3992d15f9217465c0223a6ac2755105595986b6776fe1403f7a9626f370123b799c39549dabb9529289f27432a5ad91f&p=8f74c54ad0c400f134a4c7710f4c&newp=8479e71c80904ead08e29279524a9269

网址:https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/ 你肯定没有读过这本书,因为这本书的发布日期是2019年5月.本文会覆盖该书的大部分内容,读完这篇,你能够了解图算法的基本概念.关于此书,作为市面上为数不多的面向数据科学应用的图算法书籍,写的比较全面系统和易懂.当然,书在细节上的提高空间还有很多.今天内容很多,坐稳~ 目录 图算法 & 图分析 图基础知识 连通图与非连通图 未加权图与加权图 有

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功

一.Struts2可以将所有标签分成3类: UI标签:主要用于生成HTML元素的标签. 非UI标签:主要用于数据库访问,逻辑控制等标签. Ajax标签:用于Ajax支持的标签. 对于UI标签,则有可以分为两类: 表当标签:表单标签主要用与生成HTML页面的from元素,以及普通表单元素的标签. 非表单标签:非表单标签主要用于生成页面的树.Tab页等. 流程控制标签:主要包含用于实现分页.循环等流程的标签. 数据访问标签:主要包含用于输出ValueStack中的值,完成国际化等功能的标签. Str

结果: svg参考:https://www.w3.org/TR/SVG/<body onload='document.body.appendChild( pieChart([12,23,34,45],640,400,200,200,150, ["red","blue","yellow","green"], ["North","South","East",&quo

引导图是一种自适应权重滤波器,能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用,具体公式推导请查阅原文献<Guided Image Filtering>.这里只说一下自适应权重原理.C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波.验证结果. 自适应权重原理 引导图滤波作为一种线性滤波器,可以简单定义为如下形式: 其中I是引导图像(guided Image),P是输入的待滤波图像,Q是滤波后的输出图像,W是根据引导图I确定的权重值.权重值W可以用下式表示(原文献有详细推导):        μk是窗口内像素点