应用篇在本节中，我们将强调二值重构以及灰度重构在图像分析领域的巨大潜力。1 Filtering by opening-reconstruction在二值情况下，我们用一个圆型结构化元素（或者其他形状的结构化元素）来滤除掉那些不能包含这个圆的像素点。二值图像 I 的开运算是那些可以完美包含圆形结构的点的并集。其表现为先腐蚀后膨胀。2 Use of top-hat by reconstruction
ART算法的简介大家好，半个多月之前，我介绍了Radon变换和直接反投影以及滤波反投影的算法，现在向大家介绍一下ART算法，这是另一种CT图像重建的算法，同时给出Python实现。下面先简单地介绍一下投影矩阵的生成和ART算法的数学基础。 投影矩阵是代数重建算法的基础，它将投影数据和断层图像联系了起来，投影矩阵的计算方法也将影响重建图像的质量，投影矩阵的模型可以分为以下几种：把射束看为是宽度为0，
1、常见的图像噪声模型 图像复原是将图像退化的过程加以估计,并补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量的一种方法。 典型的图像复原方法是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用滤波等手段进行处理，使得复原后的图像符合一定的准则，达到改善图像质量的目的。 图像复原 沿着质量降低的逆过程来重现真实的原始图像。通过去模糊函数
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2024-05-27 23:35:52
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主要参考资料为 《医学图像重建入门》（曾更生，2009）1. 断层成像断层成像可以理解为 “根据射线穿透物体后的结果反推物体内部的影像”。其过程是一个数学问题。如下图1所示，投影的过程为，射线沿某个方向（如从左至右、从下到上）穿过物体，穿过各个元素后数值累加，则有:\[x_1 + x_2 = 5, \quad x_3 + x_4 = 4, \quad x_1 + x_3 = 7, \quad x_
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2023-09-08 09:04:52
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# 深度学习与图像重建：使用PyTorch的实用指南
深度学习是近年来人工智能领域中的一个热门话题，尤其是在计算机视觉方面。图像重建作为深度学习的一个重要应用，正在广泛应用于医疗影像、图像增强及其他领域。本文将介绍图像重建的基本概念，并通过PyTorch提供一个简单的示例代码，让大家对图像重建的过程有更深入的理解。
## 图像重建简介
图像重建是一种通过算法将损坏或丢失的图像部分恢复到原始状
原创
2024-08-07 07:23:55
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图像三维重建技术简介广义上，三维重建是指对某些三维物体或者三维的场景的一种恢复和重构，重建出来的模型，方便计算机表示和处理。实际上，三维重建是对三位物体或者场景图像描述的一种逆过程，由二维的图像还原出三维的立体物体或者场景。因此三维重建技术是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。三维重建是指根据基于一个视图或者多个视图所获得的物体或者场景的图像重建三维模型的过程。由于单视图的信息很单一,
# PyTorch重建图像
在深度学习的领域中，图像重建是一个重要的研究方向。其目标是从某种形式的损坏或降噪图像中恢复真实图像。PyTorch是一个流行的深度学习框架，广泛应用于医学图像处理、自动驾驶和计算机视觉等领域。本文将介绍如何使用PyTorch进行图像重建，提供相关的代码示例，并探讨相关的理论背景。
## 图像重建概述
图像重建的基本理念是使用算法从不完整或低质量的图像中重建出高质量
结构化CNN模型构建与测试前言GoogLeNet结构Inception块模型构建resNet18模型结构残差块模型构建denseNet模型结构DenseBlocktransition_block模型构建结尾 前言在本专栏的上一篇博客中我们介绍了常用的线性模型，在本文中我们将介绍GoogleNet、resNet、denseNet这类结构化的模型的构建方式。GoogLeNet结构整体的结构似乎有些吓
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2024-05-15 10:33:17
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卷积神经网络（CNN）CNN解决了什么问题人类的视觉原理卷积神经网络-CNN 的基本原理卷积--局部特征提取池化层（下采样）——数据降维，避免过拟合全连接层——输出结果使用pytorch 实现卷积神经网络--(MNIST实战) 该博客仅用于记录学习过程，避免忘记方便以后复习卷积神经网络最擅长的就是进行图像处理问题，它受到人类视觉神经系统的启发。 CNN具有两大特点： 1、能够有效的将大数据量的图
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2023-12-02 23:51:19
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上一篇文章中，主要介绍了使用segmentation_models_pytorch库进行UNet++模型训练，我们使用的数据集是已经标注好的CamVid数据集，但在实际应用中，我们需要标注自己的多分类图像分割数据集，这篇文章中，就重点介绍下怎么创建自己的图像分割数据集。首先需强调的是在这里我们用的数据集都是png格式的，生成的标注图像也都是png格式的，因为png图像可以做到无损压缩，能在保证最不
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2023-08-04 11:15:40
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CNN与FCN区别1 CNN从图像级别的分类 FCN像素级别的分类2 CNN网络在卷积之后会接上若干个全连接层，映射成固定长度的特征向量 FCN将传统CNN中的全连接层转化成一个个的卷积层3 FCN可以接受任意尺寸的输入图像CNN： 通常cnn网络在卷积之后会接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（featur
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2024-04-26 16:10:01
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按照计划，学习深度学习的第一步是对minist数据集进行分类，选取的网络也是比较简单的网络，主要是为了大概理解一个深度学习网络的框架是怎么样的以及如何从零开始做一深度学习项目。在第一步的基础上，接下来就是需要处理更大难度的数据集以及选取复杂度更大的网络模型。 一、数据集 这里选择了torchvision.datasets中的CIFAR10数据集，该数据集是torchvision自带的数据集之一，包
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2023-07-11 21:36:12
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卷积神经网络——CNN目标识别和分类实现对图像的高准确率识别卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，不局限于图像，对于序列问题，语音识别也可以应用卷积神经网络。计算机通过寻找诸如边缘和曲线之类的低级特点来分类图片，继而通过一系列卷积层级建构出更为抽象的概念。这就是CNN工作方式。 CNN 工作的顺序：一张图片经过卷积层、非线性层、池化（下采样（downsampling））层、全连接层最
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2023-10-12 14:39:56
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简述在学习GANs的时候遇到一篇论文DCGANs，说是其中用到了卷积神经网络。 所以，就抽空学习一下，结果，真没想到有那么多的坑。 文章目录简述数据配置配套的代码段参数设置训练集批处理构建测试集构建CNN框架训练测试结果全部代码参考 数据配置第一步配置数据的时候就贼坑了。。。看下面的这一篇文章就可以解决，就是手动下载之后，放在一个目录下，之后，再修改源码中指定的位置，之后再运行，代码会从本地下载（
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2023-11-02 00:20:55
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WDSR是NTIRE2018（图像恢复和增强新趋势）的现实赛道（有噪声图片）第一名，双三次上是第七名。本来也想测试下效果，但模型在drive.google.com上下不了（PyTorch，以及keras），下了一个Tensorflow的pb模型，用Tensorflow或者OpenCV都没有打开。先试试 EDSR 吧，这个是是NTIRE2017的第一名（哪个赛道？）。先导出x4倍模型 edsr_ba
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2024-06-21 08:50:50
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前言在我们训练神经网络时，通常使用的优化算法就是梯度下降，在这篇文章中，我以卷积神经网络为例，来具体展示一下在Pytorch中如何使用梯度下降算法来进行卷积神经网络的参数优化。1.网络搭建我们先来构建一个简单的卷积网络。import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Conv_net(nn.Module):
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2023-11-03 09:46:52
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1. 背景知识 主要参考如下链接： https://github.com/mbadry1/DeepLearning.ai-Summary http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.html http://www.deeplearningbook.org/contents/convnets.html 1.1 CNN原理 CNN 是N
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2024-10-15 09:42:35
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Pytorch和CNN图像分类 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch
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2020-05-31 06:26:00
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前一篇中介绍了一种双向的递归神经网络，将数据进行正序输入和倒序输入，兼顾向前的语义以及向后的语义，从而达到更好的分类效果。 之前的两篇使用递归神经网络做的是分类，可以发现做分类时我们不需要使用时序输入过程中产生的输出，只需关注每个时序输入产生隐藏信息，最后一个时序产生的输出即最后的输出。&nb
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2023-11-19 10:28:16
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文章目录卷积层过滤器的重要性卷积层池化层增加深度Pytorch实现PyTorch 中的卷积层PyTorch 中的池化层 卷积层过滤器的重要性当你深入学习这门课程时，将发现刚刚学习的不同类型的过滤器非常重要，尤其是当你学习卷积神经网络 (CNN) 时。CNN 是一种深度学习模型，可以学习完成图像分类和对象识别等任务。它们可以使用卷积层跟踪空间信息并学习提取特征，例如对象边缘。下面是一个简单的 CN
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2023-09-30 21:00:26
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