论文下载: 地址Automatic Brain Tumor Segmentation using Convolutional Neural Networks with Test-Time Augmentation使用带有TTA的卷积神经网络实现胶质瘤的自动分割Abstract. Automatic brain tumor segmentation plays an impo...

随着神经网络的不断发展，越来越多的人工神经网络模型也被创造出来了，其中，具有代表性的就是前馈型神经网络模型、反馈型神经网络模型以及图网络.1.前馈型神经网络模型前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork ,FNN），简称前馈网络。把每个神经元按接收信息的先后分为不同的组，每一组可以看做是一个神经层。每一层中的神经元接收前一层...

x = linspace(-10.0,10.0);relu = max(x,0);sigmoid = 1./(1.0+exp(-1.0*x));tanh = 2./(1.0 + exp(-2.0 * x)) - 1;plot(x,relu,'r');hold on;plot(x,sigmoid,'b');hold on;plot(...

UNet++论文: 地址UNet++源代码: 地址参考:作者知乎的总结https://zhuanlan.zhihu.com/p/44958351

论文链接:Road Extraction by Deep Residual U-NetBraTs数据准备数据来源本文用的训练集和验证集均来自BraTs2018的训练集(其中HGG:210个病人,LGG:75个病人)但由于BraTs只公开训练集数据,没有测试集数据,如果在训练集中再拆一部...

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.04989代码链接：https://github.com/iduta/iresnet...

为什么要做归一化处理？神经网络学习过程的本质就是为了学习数据分布，如果我们没有做归一化处理，那么每一批次训练数据的分布不一样，从大的方向上看，神经网络则需要在这多个分布中找到平衡点，从小的方向上看，由于每层网络输入数据分布在不断变化，这也会导致每层网络在找平衡点，显然，神经网络就很难收敛了。当然，如果我们只是对输入的数据进行归一化处理（比如将输入的图像除以255，将其归到0到1之间），只能保证..

目录一、前言二、损失函数2.1根据像素正确与否设计的loss function2.1.1Log Loss2.1.2 WCE Loss2.1.3 Focal Loss2.2 根据评测标准设计的loss function2.2.1 Dice Loss2.2.2IOU Loss2.2.3 Tversky Loss2.2.4敏感性-特异性 Lo...

一、定义在现实世界中,绝大部分问题都是无法线性分割的, 因此在设计神经网络时,激活函数必须是非线性函数线性函数是一条笔直的直线,而非线形函数不是线性函数之和是线性函数，线性函数的线性函数也是线性函数。因此，使用线性函数，不能表示复杂数据集中存在的非线性。每个神经元都必须有激活函数,即在它们的输出在加权和以及偏置的基础上还做了一个非线形变换(通过激活函数)二、分类目前Tensorflow...

为什么要做归一化处理？神经网络学习过程的本质就是为了学习数据分布，如果我们没有做归一化处理，那么每一批次训练数据的分布不一样，从大的方向上看，神经网络则需要在这多个分布中找到平衡点，从小的方向上看，由于每层网络输入数据分布在不断变化，这也会导致每层网络在找平衡点，显然，神经网络就很难收敛了。当然，如果我们只是对输入的数据进行归一化处理（比如将输入的图像除以255，将其归到0到1之间），只能保证..