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RSS订阅原创 deconvolution 和Transposed convolution
用转置卷积进行上采样当我们用神经网络生成图片的时候，经常需要将一些低分辨率的图片转换为高分辨率的图片，以恢复其大小对于这种上采样（up-sampling）操作，目前的一些插值方法有：最近邻插值(Nearest neighbor interpolation) 双线性插值(Bi-Linear interpolation) 双立方插值(Bi-Cubic interpolation)...
2019-04-19 15:30:17
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原创 简历模板代码
从网上爬虫得到想要的简历模板import reimport osimport sysimport randomimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoup url = 'http://sc.chinaz.com/jianli/free_'headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0(Wi...
2019-02-28 09:00:38
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原创 python实现图像字符化
将一幅图片用各种字符进行显示， # 导入模块from PIL import Image # 转换函数def convert(img): # 要索引的字符列表 ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"...
2019-02-27 17:29:31
268
翻译 对分割结果后处理的程序
import nibabel as nibimport numpy as npimport osfrom skimage import measure def file_name(file_dir): L=[] path_list = os.listdir(file_dir) path_list.sort() #对读取的路径进行排序 for file...
2019-02-27 17:26:54
2009
原创 U-net网络理解
2015年，OlafRonneberger等人提出了U-net网络结构，U-net网络是基于FCN的一种语义分割网络，适用于做医学图像的分割U-net网络结构与FCN网络结构相似，也是分为下采样阶段和上采样阶段，网络结构中只有卷积层和池化层，没有全连接层，网络中较浅的高分辨率层用来解决像素定位的问题，较深的层用来解决像素分类的问题，从而可以实现图像语义级别的分割，与FCN网络不同的是，U-ne...
2019-02-27 17:10:12
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原创 FCN网络理解
传统的基于卷积神经网络的分割方法的做法通常是：为了对一个像素分类，使用该像素周围的一个图像块作为卷积神经网络的输入用于训练和预测。这会使得存储开销很大。eg：对每个像素使用的图像块的大小为15*15，则所需要的存储空间是原来图像的225倍；计算效率也很低，相邻的像素块，很大程度上是重复的，针对每个像素逐个计算卷积，这种计算也是重复的；像素块的答谢哦限制了感知区域的大小。通常像素快的大小比整幅图像的...
2019-02-27 16:51:11
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原创 基于深度学习的医学图像处理
摘要：医学图像分割是决定医学图像在临床诊疗中能否提供可靠依据的关键问题。医学图像分割技术的发展不仅影响到医学图像处理中其他相关技术的发展，如可视化、三维重建等，而且在生物医学图像的分析中也占有极其重要的地位。近年来,由于深度学习算法在医学图像分割中的应用, 医学图像分割技术取得了显著的进展。MR图像 磁共振成像（MRI）是无线电成像领域中使用最广泛的技术。作为一种动态且灵活的技术，MR...
2019-02-27 16:06:02
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原创 激活函数
激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。激活函数具有以下性质：可微性： 当优化方法是基于梯度的时候，这个性质是必须的。 单调性： 当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函数。 输出值...
2018-11-20 11:15:44
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原创 dicom文件的处理
一、dicom文件 后缀为.dcm 每个病人的一次扫描CT（scan）可能有几十到几百个dcm数据文件（slices）。可以使用python的dicom包读取。其中的pixel_array数据slices = [dicom.read_file(os.path.join(folder_name,filename)) for filename in os.listdir(folder_n...
2018-11-01 18:49:41
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原创 医学图像肿块的检测、分割、分类
医学图像肿块的检测、分割、分类1.医学图像处理的基本流程是：图像的预处理（去噪、二值化等）特征提取、特征选择、分类2.主要是利用图像处理技术，对医学图像的进一步处理获得形状、颜色、纹理以及与周围组织的关系等数据信息来对图像进行准确的分析。已达到检测、分割、分类的目的3.研究的难点：不同模式下的医学图像因其成像原理不同，存在对比度低和分辨率低的问题；成像的设备以及患者的移动、形状的多变等4....
2018-10-11 20:22:30
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原创 纹理特征
1.纹理的定义 纹理是一种反映图像中的同质的一种视觉特征，它体现了物体表面的结构组织排列属性。纹理特征具有三大标志：某种局部序列性不断重复、非随机排列、纹理区域内大致为均匀的统一体。纹理不同于灰度、颜色等图像特征，他通过像素及其周围空间邻域的弧度分布来表现，纹理具有局部性，当局部纹理重复出现时就是全局纹理信息。 纹理特征体现全局性质时，描述了图像或图像区域所对...
2018-10-11 19:59:29
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原创 灰度共生矩阵的原理
最近在看一些图像分类的东西，出现灰度共生矩阵 不甚明白。一直懵懵懂懂的，直到我看到了下面的图解：左侧就是原始图，原图中一共有1-8个像素，那么对应的GLCM就应该是8*8的矩阵，GLCM（1,1）就是在原图I中像素值1和1 出现的次数。在图像中任意一点（x,y）及偏离它的一点(x+a,y+b)(其中a，b为整数，认为定义)构成点对。设该点对的灰度值为(f1,f2),假设图像的最大灰度级...
2018-10-08 17:20:14
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空空如也
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