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Mask R-CNN文章目录Mask R-CNN前言一、论文翻译1. 简介2. 相关工作3. Mask R-CNN4. 实现细节实验：目标分割主要结果消融实验目标检测结果速度二、代码阅读总结前言记录mask-rcnn论文的阅读笔记或者补充资料。一、论文翻译摘要：我们提出了一个概念上简单，灵活和通用的目标实例分割框架。我们的方法可以有效地检测图像中的目标，同时为每个实例生成高质量的分割掩码。称为Mask R-CNN的方法通过添加一个与现有目标检测框回归并行的，用于预测目标掩码的分支来扩展Fas
2021-03-18 16:06:30
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原创 DETR论文笔记
End-to-End Object Detection with Transformers论文笔记及与相关代码阅读文章目录End-to-End Object Detection with Transformers一、论文阅读1 介绍2 相关工作2.1 Set Prediction2.2 transformer与并行译码2.3 目标检测3 DETR模型3.1 目标检测集预测损失3.2 DETR架构二、源码阅读1.引入库2.读入数据总结一、论文阅读摘要：提出了一种将目标检测看作直接集预测问题的新方
2021-03-07 17:46:53
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原创 数据和C
文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言学习关键字，运算符sizeof，函数scanf()，整数类型和浮点类型，printf()和scanf()读写不同类型值一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt.
2021-02-05 12:07:24
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原创 初识Transformer之Attention is all you need
文章目录前言一、初识ransformer从宏观视角看自注意力机制从微观视角看自注意力机制什么是查询向量、键向量和值向量向量？通过矩阵运算实现自注意力机制使用位置编码表示序列的顺序残差模块解码组件最终的线性变换和Softmax层训练部分总结二、Attention is all you need 翻译1 简介2 背景3 模型架构3.1 编码器和解码器堆栈3.2 Attention3.2.1 缩放的点积attention3.2.2 Multi-Head Attention3.2.3 Applications o.
2021-02-04 11:34:38
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原创 初识C语言
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、C是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结一、C是什么？ C是一门功能强大的专业化编程语言，由B语言为基础发展而来，在众多语言中脱颖而出，突出优点有： 二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport w
2021-02-02 17:59:15
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原创 3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation论文翻译笔记
文章目录前言一、论文翻译1 介绍1.1 相关工作2 网络结构3 实施细则3.1 数据3.2 训练4 实验4.1 半自动分割4.2 全自动分割5 结论二、补充资料前言3D U-Net论文翻译3D-U-Net：从稀疏标注学习密集体分割一、论文翻译摘要：本文介绍了一种从稀疏标注的体积图像中学习的体分割网络。我们概述了这种方法的两个有吸引力的用例：（1）在半自动设置中，用户注释要分割的卷中的一些切片。该网络从这些稀疏注释中学习，并提供密集的三维分割。（2） 在全自动设置中，我们假设存在一个具有代表.
2021-01-26 17:22:09
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转载 pycharm免费使用
前言之前使用破解法用pycharm的专业版，经常过期，发现可以免费使用的学生优惠。转载自听说你还在使用破解版pycharm?1 引言在用python做编码的过程中大多数人都会选择Pycharm来作为IDE使用，并且免费的教育版和社区版几乎就能满足满足绝大多数情况下的需求。但是，通常来说我们都需要快捷的将本地代码部署到服务器上进行实验，而连接服务器这一功能又恰好只对专业版开放。因此，对于专业版的破解就显得尤为必要。笔者之前也是一直使用破解版的Pycharm，最近一次配置破解文件大约还是在5月份的时候
2021-01-25 15:42:06
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原创 UNET 3+: A FULL-SCALE CONNECTED UNET FOR MEDICAL IMAGE SEGMENTATION
文章目录前言一、论文翻译1 介绍二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言记录Unet3+的阅读翻译。UNET 3+：一种用于医学图像分割的全尺度连通UNET一、论文翻译摘要：近年来，人们对基于深度学习的语义分割产生了浓厚的兴趣。UNet是一种采用编码-解码结构的深度学习网络，在医学图像分割中有着广泛的应用。结合多尺度特征是实现精确分割的重要因素之一。UNet++在UNet基础上进行改进，它是通过设计具有嵌套和密集跳过连接的体系结构。然而，它没有从多尺度中表达足够的信息，仍然有很大的改进空间。.
2021-01-25 11:07:47
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原创 mmdetection训练、测试
文章目录前言一、使用mmdetection训练测试Mask-Rcnn1.数据集转化2.准备配置文件3.训练4.测试二、mmdetection补充知识前言用于记录mmdetection训练、测试自己的数据集（采用mask-rcnn）。关于mmdetection的源码知识日后慢慢补充。一、使用mmdetection训练测试Mask-Rcnnmmdetection是商汤科技（2018COCO目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学开源的一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱，支持多种目标检测..
2021-01-22 13:42:49
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原创 UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
文章目录前言一、论文翻译1 介绍2 Related Work 相关工作3提出的神经网络结构: UNet++3.1 Re-designed skip pathways3.2深度监督4 实验5 结论二、补充前言继Unet之后看的第二篇医学图像分割文章，用于记录学习。感谢看过的大佬们一些优秀的博文一、论文翻译摘要：在这一篇论文里, 我们展示了一个新的且更强的网络结构UNet++用于医学图像分割.我们的结构本质上是一个深度监督(deeply-supervised)的编码-解码网络,编码和解码的子网络通过
2021-01-21 14:17:41
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原创 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络文章目录U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络前言一、论文翻译1 介绍2 网络体系结构3 训练3.1 数据扩充4 实验5 结论二、补充知识motivationoverlap-tile策略unet和FCN的区别前言记录医学图像分割领域看的第一篇文章U-Net，包括翻译和知识点。一、论文翻译摘要：人们普遍认为，成功的深层网络训练需要数千个带注释的训练样本。在这篇文章中，我们提出了一个网络和训练策略，它依赖于强大的数据扩充来更有效地使用可用的注释样本。
2021-01-20 13:59:32
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原创 Pytorch学习笔记一：制作、加载自己的图像数据集
Pytorch学习笔记一：制作、加载自己的图像数据集文章目录Pytorch学习笔记一：制作、加载自己的图像数据集前言一、下载数据集二、加载自己的数据集1.制作数据集2.加载数据集Dataset类定义数据集Dataloader类实例化数据集总结前言首先介绍如何用pytorch加载网络现有数据集，然后介绍如何制作自己的图像数据集并批量读取来训练自己的网络。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、下载数据集使用Pytorch进行读取本地的MINIST数据集并进行装载# 训练数据和
2021-01-18 17:28:48
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原创 FCN:Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
文章目录前言一、文章翻译1. 引言2. 相关工作3. 全卷积网络3.1 调整分类器以进行密集预测3.2 Shift-and-stitch 是过滤稀疏3.3 上采样是向后步进的卷积3.4 Patchwise训练是损失抽样4. 分割架构4.1 从分类器到密集的FCN4.2. 结合是什么和在何处4.3 实验架构5. 结果6. 结论二、知识点1.分类&分割2.CNN&FCN3.反卷积4.训练5.Skip6.分割的精度标准参考博客前言本篇用来记录学习语义分割看的第一篇文章FCN的翻译，综合其他大
2021-01-18 17:27:38
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原创 Pytorch学习笔记二：训练步骤
Pytorch学习笔记二：训练步骤提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Pytorch学习笔记二：训练步骤前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pan
2021-01-14 19:57:54
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空空如也
空空如也
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