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生物医学数据正变得越来越多模式,从而捕捉生物过程之间潜在的复杂关系。基于深度学习 (DL) 的数据融合策略是对这些非线性关系进行建模的一种流行方法。
3D医学数据增强 示例+代码3D医学数据数据增强库数据可视化原始图片数据增强操作ResizeRandomcorpPadNormalizeCropFlipRotateElasticTransformRandomRotate90GaussianNoiseRandomGammaGridDropoutCutoutAbsRandom blur (torchio)随机数据增强数据增强是深度训练过程中一个重要的
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[pytorch] Kaggle大型数据集 数据分析+可视化参数meta data 原数据探索性数据分析(EDA)Different SpeciesDolphin Vs WhaleImageSize Vs ClassImageSize Vs Split(Train/Test)数据可视化比赛中的数据包含来自 28 个不同研究机构的 30 个不同物种(鲸鱼和海豚)的 15,000 多只独特个体海洋哺乳
百度GOALS比赛总结 + 代码
多模态分类研究随着卫星图像、生物识别和医学等领域的新数据集越来越受欢迎.
[pytorch] Kaggle大型数据集 数据分析+可视化参数meta data 原数据探索性数据分析(EDA)Different SpeciesDolphin Vs WhaleImageSize Vs ClassImageSize Vs Split(Train/Test)数据可视化比赛中的数据包含来自 28 个不同研究机构的 30 个不同物种(鲸鱼和海豚)的 15,000 多只独特个体海洋哺乳
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[pytorch] 2D + 3D EfficientNet代码 实现,改写
pytorch2D 3D ResNet 代码实现







