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【论文精读】【CAAI -2024】《Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation》
本文介绍了RSNA颅内动脉瘤检测竞赛的五大顶尖解决方案。竞赛任务是通过3D医学影像检测颅内动脉瘤并精确定位其位置。优胜方案采用创新策略:第一名方案先分割血管再检测动脉瘤,模仿放射科医生诊断流程;第二名使用多任务3D模型;第三名将3D数据投影为2D图像;第四名采用回归模型定位血管;第五名将3D问题分解为2D任务。这些方案通过精妙的算法设计,展现了AI在医学影像分析中的潜力,有望提升动脉瘤早期诊断率,
本文介绍了将VEDAI数据集从旋转框标注转换为YOLO格式水平框的方法。VEDAI数据集包含512和1024两种分辨率,标注信息存储在annotation512.txt和annotation1024.txt文件中,记录了目标中心点、旋转角度、角点坐标和类别等信息。通过Python脚本实现了格式转换,主要包括:加载数据集划分、读取标注文件、将旋转框转换为水平框(计算最小外接矩形)、按类别映射处理7类
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