
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
在windows 安装好anaconda和对应版本的pytorch、torchvision后,检查是否安装成功(具体可参考:[Linux ]安装Anaconda、python、验证cuda是否可用)(anaconda和python版本对应关系)如果想在pycharm中使用torch 环境开Anaconda Prompt,输入指令conda create -n pytorch python=3.7新
[Linux ]安装Anaconda、python、验证cuda是否可用一、下载Anaconda(下载你所需python版本对应的anaconda)Anaconda的下载有两种途径:①anaconda官网https://www.anaconda.com/products/individual②清华镜像下载(推荐)https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/an
UCTransNet:从transformer的通道角度重新思考U-Net中的跳跃连接
论文:Brain tumor segmentation with self-ensembled,deeply-supervised 3D U-net neural networks: a BraTS 2020 challenge solution.使用自集成、深度监督的3D U-net神经网络的脑肿瘤分割:BraTS 2020挑战解决方案论文:https://arxiv.org/abs/2011.

[深度学习论文解读] nnU-Net: Breaking the Spell on Successful Medical Image Segmentation(nnU-Net: 破除魔咒,一个成功的医学图象分割技术)Published:2019论文:https://arxiv.org/pdf/1904.08128v1.pdf论文:https://arxiv.org/pdf/1809.10486代码
TransBTSV2: Wider Instead of Deeper Transformer for Medical Image SegmentationTransBTSV2:用于医学图像分割的宽Transformer代替深Transformer
[深度学习论文解读] TransBTS: Multimodal Brain Tumor Segmentation Using Transformer基于Transformer的多模态脑肿瘤分割论文:https://arxiv.org/pdf/2103.04430代码:https://github.com/Wenxuan-1119/TransBTS发表时间:Mar 2021一、基本介绍1.1胶质瘤胶
U型网络大合集
UCTransNet:从transformer的通道角度重新思考U-Net中的跳跃连接
Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image SegmentationSwin-Unet:用于医学图像分割的类Unet纯transformer论文:https://arxiv.org/abs/2105.05537代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 得益于深度学习的发展,计算机







