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医学图像配准工具Elastix学习七大章

第一章 介绍第二章 图像配准第三章 elastix第四章 transformix第五章 教程第六章 高级主题第七章 开发者指南附录 A——示例参数文件附录 B——示例变换参数文件附录 C——实践练习详细内容可查看官方文档...

调用百度智能云API实现图像增强与特效操作流程

1.百度智能云图像增强和特效API链接如下:https://cloud.baidu.com/product/imageprocess/enhancement图像增强与特效的SDK文档链接:https://cloud.baidu.com/doc/IMAGEPROCESS/s/Wk3bcltfa2.功能接口介绍:官网链接:https://ai.baidu.com/ai-doc/IMAGEPROCESS

医学图像配准工具SimpleElastix和Elastix的使用——Transformix的调用

Transformix是和Elastix配套使用的一个工具,它能将两个图像配准后的形变场应用到另外单独的一个图像上,使其能够获得相同的变换。下面分别介绍用Elastix在命令窗口调用以及SimpleElastix调用的方法。一、基于命令行调用TransformixTransformix是Elastix一起配套的,安装完Elastix后就能够在命令窗口调用Transformix调用的代码:elast

深度学习3D可视化工具——Zetane Engine

神经网络在工作的时候,里面到底是什么样?为了能透视这个“AI黑箱”中的过程,加拿大蒙特利尔一家公司开发一个3D可视化工具Zetane Engine。只需要上传一个模型,Zetane Engine就可以巡视整个神经网络,并且还可以放大网络中的任何一层,显示特征图,看清流水线上的每一步。目前Zetane Engine不同系统的版本都可以在GitHub网站zetane中找到,不同版本的下载地址(左图为卷

#深度学习#人工智能
关于深度学习可视化解释的显著性map学习笔记

深度学习可视化解释的显著性map学习笔记(1)CAM(Classification Activation Mapping,类激活图)。目的在于定位出图像上的哪些区域帮助CNN完成了图像的分类。普通的CNN网络,一般分成特征提取和特征分类两大模块,CAM的实现为对输出的特征进行GAP(Global Average Pooling),得到数量等于输出channel数的一个向量。后面再接一个全连接层,输

#pytorch#深度学习#神经网络
Ubuntu 安装 FSL 及多模态脑MRI的去颅骨处理(含 HD-BET 深度学习方法)

需求推荐工具原因普通 T1 脑提取BET(加-R -f 0.4快速、经典T2、PD、病灶图像HD-BET鲁棒、跨模态、自适应脑组织分割(GM/WM)更精细的结构分割批量处理HD-BET / 自写脚本自动化更高。

文章图片
#ubuntu#深度学习#linux
Pytorch的数据增强、模型构建、模型可视化思维导图

Pytorch学习日志、思维导图原件以及代码可在此处下载:https://download.csdn.net/download/Joker00007/20439865

深度学习中学习率调整策略

参考博客:系统学习Pytorch笔记七:优化器和学习率调整策略pytorch优化器学习率调整策略以及正确用法Pytorch使用ReduceLROnPlateau来更新学习率分类模型参数调整的Github参考代码

深度学习中学习率调整策略

参考博客:系统学习Pytorch笔记七:优化器和学习率调整策略pytorch优化器学习率调整策略以及正确用法Pytorch使用ReduceLROnPlateau来更新学习率分类模型参数调整的Github参考代码

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