亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲，而TensorFlow仅擅长于特征提取。
深度学习框架哪家强：TensorFlow？Caffe？MXNet？Keras？PyTorch？对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何，各位读者不免会有所好奇。微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示，亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能
继前文Unet和Unet++之后，本文将介绍Attention Unet。Attention Unet地址，《Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas》。AttentionUnetAttention Unet发布于2018年，主要应用于医学领域的图像分割，全文中主要以肝脏的分割论证。论文中心Attention Unet主要的中
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2023-06-25 17:54:41
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Unet论文地址：A Nested U-Net Architecture for Medical Image SegmentationUnet是比较早的基于深度学习的分割算法了，优点是速度真的快（P100上基于VGG的backbone能跑到50帧），同时不是太开放的场景下可以做到令人满意的分割效果，在对实时性要求较高的场合下是比较适用的（不是所有的场合都能上MaskRCNN的，Backbone大一
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2024-04-09 10:37:48
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autoencoder可以用于数据压缩、降维，预训练神经网络，生成数据等等Auto-Encoder架构需要完成的工作需要完成Encoder和Decoder的训练例如，Mnist的一张图片大小为784维，将图片放到Encoder中进行压缩，编码code使得维度小于784维度，之后可以将code放进Decoder中进行重建,可以产生同之前相似的图片。Encoder和Decoder需要一起进行训练。输入
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2024-05-03 11:45:21
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Unet——用于图像边缘检测，是FCN的改进如上图是UNET的架构图，可以发现器输入图像和输出图像不一致，如果我们需要输入图像和输出图像一致时，在卷积时，使用padding=“SAME”即可，然后再边缘检测时，就相当与像素级别的二分类问题，用交叉熵做loss函数即可。但位置检测常用IOU作为loss函数。 个人觉得UNET的优点：1.Unet的去除了全链接层，可以接受图像大小不一致的输入
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2023-05-31 11:59:21
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目录1.UNet整体结构理解1.1 UNet结构拆解1.1.1 卷积层主体：两次卷积操作1.1.2 左部分每一层：下采样+卷积层1.1.3 右部分每一层：上采样+中部分跳跃连接+卷积层1.1.4 输入层和输出层1.2 UNet结构融合2.UNet Pytorch代码理解2.1 UNet基本组件编码2.1.1 卷积层编码2.1.2 左部分层编码（下采样+卷积层）2.1.3 右部分层编码（上采样+跳跃
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2024-06-09 07:16:03
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在深度学习领域，PyTorch 是一个极其受欢迎的库，其灵活性和强大的功能使得它被广泛用于内容生成和图像分割等任务。特别是在医学影像处理领域，U-Net 网络结构提供了一种有效的模型设计，通过下采样和上采样的结构，帮助提高图像分割的精度。本文将详细探讨在实现 PyTorch U-Net 时遇到的一些问题及其解决方案。
### 协议背景
U-Net 的设计在 2015 年首次提出，意在解决医学图像
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])x isn't a specific value. It's a placeholder, a value that we'll input when we ask TensorFlow to run a computation. We want to be able to input any
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2024-04-30 05:59:33
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nnUnet说明链接保姆级教程：nnUnet在2维图像的训练和测试不用写代码神器！教你用4行命令轻松使用nnUNet训练自己的医学图像分割模型安装和配置nnUNet环境创建python虚拟环境首先创建一个python 环境(3.7)，命名为nnunetconda create -n nnunet python=3.7然后安装pytorch环境，推荐安装最新的 pytorch的官网链接 https:
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2024-01-05 17:02:49
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Unet为代表的魔改系列继上一章讲解了backbone之后，总觉得纸上得来终觉浅，还是得"宫刑"啊，开个小玩笑鉴于并非大家都能科学上网，今天不用colab，用自己的机子跑一下代码 IDE pytorch + jupyter notebook + cuda10.1pytorch等库的安装就不提了 主要推荐以下两个库 segmentation_models_pytorch和albumentations
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2023-10-11 16:51:43
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1 序言近期抽空重整了一遍Transformer(论文下载)。距离Transformer提出差不多有四年了，也算是一个老生常谈的话题，关于Transformer的讲解有相当多的线上资源可以参考，再不济详读一遍论文也能大致掌握，但是如果现在要求从零开始写出一个Transformer，可能这并不是很轻松的事情。笔者虽然之前也已经数次应用，但是主要还是基于Tensorflow和keras框架编写，然而现
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2024-06-09 08:26:51
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注意力机制可以说是深度学习研究领域上的一个热门领域，它在很多模型上都有着不错的表现，比如说BERT模型中的自注意力机制。本博客仅作为本人在看了一些Attention UNet相关文章后所作的笔记，希望能给各位带来一点思考，注意力机制是怎么被应用在医学图像分割的。参考文章：医学图像分割-Attention UnetAttention UNet网络结构UNet是一个用于分割领域的架构，自2015年被提
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2023-12-12 23:17:27
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U-net 原理部分之前的博客有些了，这里主要记录一下代码实现 U-net往期博客：基于Attention-based（用的是自注意力机制）的U-net 代码来源IDDPM项目：https://github.com/openai/improved-diffusion/blob/main/improved_diffusion/unet.py 文章目录U-netconv_ndTimestepEmbed
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2024-08-08 11:18:04
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使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session)使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable)使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.op (operation 的缩写). 一个 op
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2024-02-23 20:39:59
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推荐：TensorFlow Lite for Unity 示例库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍TensorFlow Lite for Unity Samples 是一个专为 Unity 开发者设计的开源项目，它移植了 TensorFlow Lite 的多个示例应用，并集成了 MediaPipe 框架的实用功能。这个项目旨在简化在 Unity 中使用 Ten
AlexNet主要技术点AlexNet使用的主要技术： 1. 使用ReLU作为CNN的激活函数，解决了Sigmoid在较深网络中的梯度弥散问题（vanishing gradient problem）. 2. 训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元，避免了模型的过拟合问题． 3. 在CNN中使用重叠的最大池化，避免了平均池化造成的模糊效果．同时让步长小于池化核的尺寸，使池化层的输出发生重
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2024-07-30 11:25:48
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参考博客：[1] Pytorch 1.8 vs TensorFlow 2.5(2021)[2] PyTorch vs TensorFlow in 2022我第一次接触深度学习的时候，只知道 PyTorch 和 TensorFlow 两种深度学习框架，对于两者的区别，听的最多的一句话就是“PyTorch 支持动态计算图，TensorFlow则是静态计算图”。 但实际上，Google 在2017年十月
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2023-08-11 15:54:16
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之前也说过，tf 和 t 的层本质区别就是 tf 的是层函数，调用即可，t 的是类，需要初始化后再调用实例(实例都是callable的) 卷积tensorflow.nn.conv2dimport tensorflow as tf
sess = tf.Session()
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3
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2023-08-22 20:52:17
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Win10装tensorflow2.0gpu和pytorch简介一、安装Anaconda二、安装Anaconda-gpu版1.试过很多种错误，推荐这种傻瓜式安装（如果想在虚拟环境种安装请新建一个虚拟环境，我直接在base下安装的）2.升级为tensorflow2.02.安装cudacnn 和cudatoolkit三、 pytorch和torchvision 简介心态炸裂。。。学到torchvisi
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2023-10-24 06:39:13
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目录前言UNets是什么简单实现 进入服务器 准备数据集找一个教程1. 训练2. 预测深入学习下一篇讲前言本篇文章，是讲如何在服务器上跑 unet 模型，正文中会放许多跳转链接，都是有一定参考价值的UNets是什么UNet是一种用于图像分割的深度学习网络模型。UNet的结构类似于一个U形的结构，因此得名UNet。编码器部分负责提取图像的高级特征表示，而解码器部分则通过上采样和跳
