
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
未填写擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
基于U-Net的递归残差卷积神经网络在医学图像分割中的应用
转载:版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_45723705/article/details/107097488英文原文链接:Recurrent Residual Convolutional Neural Network based on U-Net (R2U-Net)
vi 命令使用详解
切换文件之前,必须保证当前这个文件已经被保存!-last 最后一个,并把光标移动到行首。编辑模式->命令模式:Esc。末行模式->命令模式:Esc。先选中要替换文字的范围。末行模式下,输入wq。需要在末行模式下执行。-quit 退出替换。切换分屏窗口都是基于。
搞懂敏感性、特异性以及精确率和召回率的关系
文章目录1.引言2.定义3.例子1.低精确率,高召回率,高特异性2.高精确率,高召回率,低特异性3.高精确率,低召回率,高特异性4.低精确率,低召回率,高特异性5.高精确率,低召回率,低特异性6.低精确率,高召回率,低特异性7.高精确率,高召回率,高特异性8.低精确率,低召回率,低特异性4.小结1.引言在数据科学中,查看精确率和召回率来评估构建的模型是很常见的。而在医学领域,通常要观察特异性和敏感
到底了







