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RSS订阅原创 对于COCO数据集进行目标检测
paper:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networkspytorch-faster-rcnn github-----pytorch-faster-rcnn1. 简介faster rcnn是何凯明等大神在2015年提出目标检测算法， 一直作为经典的两阶段检测算法。该算法在2015年的ILSVRV和COCO竞赛中获得多项第一。本检测框架是基于pytorch实现的faster rcnn源码。详细
2020-11-15 20:39:11
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原创 基于pytorch的faster-rcnn目标检测框架
基于pytorch的faster-rcnn目标检测框架paper:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networkspytorch-faster-rcnn github-----pytorch-faster-rcnn1. 简介faster rcnn是何凯明等大神在2015年提出目标检测算法， 一直作为经典的两阶段检测算法。该算法在2015年的ILSVRV和COCO竞赛中获得多项第一。本检测框架是
2020-11-15 20:22:36
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原创 医学图像处理通用类库
医学图像处理是目前医疗界重点研究方向之一，越来越多的高校科研机构以及企业研究团队开始转向这一方向。对于初入这一领域的小白来说，通过一些现有的开源类库来学习是一个很不错的方法。其中封装的类包含了绝大多数医学图像处理算法，可以满足初学者的要求。当然，其中肯定也有一些算法实现的不是那么好。当达到一定高度时可以自己编写代码实现。本文只是针对初学者，大神请绕道！No.1 编程语言 我自己一直用的是C++语言，因为现有的一些开源类库主要是用C++来写的。当然，集成的比较成熟的一些类库也提供了其他语言的接...
2020-10-27 18:34:59
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原创 模型集成(Model Ensemble)
模型集成(Model Ensemble)模型集成是融合多个训练好的模型，基于某种方式实现测试数据的多模型融合，这样来使最终的结果能够“取长补短”，融合各个模型的学习能力，提高最终模型的泛化能力。近年来，model ensemble已成刷榜神器。它可以应用在图像分割、分类、检测等领域。模型集成方法主要应用在几个模型差异性较大，相关性较小上。这样效果比较明显。常用的model ensemble方法有：投票(voting), 平均(averaging), 堆叠(Stacking)，非交叉堆叠(Blendin
2020-10-27 18:30:58
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原创 3D slicer编译漫漫之路
我的Slicer编译之路大概可以分为三个阶段。第一个阶段是刚接触医学图像这一块，那时候是懵懵懂懂的。按照网上的教程，貌似是再cmake的时候各种弹窗错误，现在看来当时应该是看错教程了，都没有漫长的Qt编译之路。应该是两年前吧。第二个阶段是半个月前吧，接触这个领域也有两年多了，也能够接受风霜雨雪的打击了，所以打算再试试。花费了两天的时间把最复杂的Qt搞好了，然后Cmake的时候又有弹窗，让我很烦恼，
2020-10-27 18:28:08
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原创 C++学习笔记
1.每次新建并初始化一个对象，即New一个对象，都要调用一次构造函数。所以如果讲初始化对象语句放在循环里面，没走一次循环，都要调用一次构造函数。for(int i = 0; i<count; i++){class* object = new class;}所以可以把需要实现的东西写在构造函数里面。2.内存泄漏是指给对象分配了内存而没有释放，即有new没有delete。
2017-11-01 09:25:43
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原创 医学图像处理入门（1）：相关开源类库介绍
医学图像处理是目前医疗界重点研究方向之一，越来越多的高校科研机构以及企业研究团队开始转向这一方向。对于初入这一领域的小白来说，通过一些现有的开源类库来学习是一个很不错的方法。其中封装的类包含了绝大多数医学图像处理算法，可以满足初学者的要求。当然，其中肯定也有一些算法实现的不是那么好。当达到一定高度时可以自己编写代码实现。本文只是针对初学者，大神请绕道！ No.1 编程语言
2017-10-31 15:21:02
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空空如也
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