UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation摘要自过去十年以来，具有收缩和扩展路径的完全卷积神经网络（FCNN）在大多数医学图像分割应用中显示出突出的地位。在FCNNs中，编码器通过学习全局和局部特征以及可由解码器用于语义输出预测的上下文表示来发挥不可或缺的作用。尽管它们取得了成功，但FCNN中卷积层的局部性限制了学习长程空间依赖性的能
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2024-05-06 15:29:25
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文章目录前言一、UNETR网络结构二、代码1.引入库2.辅助函数和自定义keras层3.构建Vision Transformer4.构建完整UNETR5.简单测试 前言 现在在尝试各种网络做医学图像分割，这算是我第一次开始尝试Transformer-CNN的图像分割方法。首先想试试这个用完整Vision Transformer(ViT)做编码器的UNETR，可惜这次网上甚至找不到公开的Tens
参考：PyTorch官方教程中文版实际中，基本没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，很难得到一个足够大的数据集[网络很深, 需要足够大数据集]。通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet, 然后将这个ConvNet的参数作为目标任务的初始化参数或者固定这些参数。迁移学习的2种场景：1、微调Convnet：使用预训练的网络（如在imagene
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2024-01-13 21:02:35
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一、联邦学习的定义 横向联邦学习和纵向联邦学习要求所有的参与方具有相同的特征空间或样本空间，从而建立起一个有效的共享机器学习模型。然而，在更多的实际情况下，各个参与方所拥有的数据集可能存在高度的差异，例如：参与方的数据集之间可能只有少量的重叠样本和特征，并且这些数据集的规模与分布情况可能差别很大，此时横向联邦学习与纵向联邦学习就不是很适合了。在这种情况下，通过迁移学习技术，使其可以应用于
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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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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向AI转型的程序员都关注了这个号Unet++网络Dense connectionUnet++继承了Unet的结构，同时又借鉴了DenseNet的稠密
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2024-04-25 10:38:11
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1.什么是数据迁移数据迁移指的是将一批数据从同构存储系统（如MySQLA到MySQLB）或异构存储系统（如MySQL-MongoDB）间搬运迁移。最简单的数据迁移方式是通过脚本或定时任务将数据进行搬运，亦或是通过类似canal之类的工具进行数据同步。这种最简单方案在数据量小且系统对数据一致性要求低的情况下可以良好生效，但是对于大数据量的实时在线系统来讲，需要在数据迁移的过程中做好以下三个保障：在线
什么是迁移学习迁移学习(Transfer Learning) 是一种机器学习方法，就是把为任务A开发的模型作为初始点，重新使用在为任务B开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学习对人类来说很常见，例如，我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别
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2024-03-28 10:18:39
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1. 什么是迁移学习迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学习对人类来说很常见，例如，我们可能会发现学习识别苹果可
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2024-04-23 19:53:09
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TradaBoost算法由来已久，现在也有各种针对算法的该进，本文只讨论最初的算法。1.迁移学习 传统的机器学习的模型都是建立在训练数据和测试数据服从相同的数据分布的基础上。典型的比如有监督学习，我们可以在训练数据上面训练得到一个分类器，用于测试数据。但是在许多的情况下，这种同分布的假设并不满足，有时候我们的训练数据会期，而重新去标注新的数据又是十分昂贵的。这个时候如果丢
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2024-03-24 10:26:05
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目录一、简要说明二、具体实施步骤2.1综述2.2基本思路2.3核心思路 2.4基本问题处理三、代码的简要描述四、成果展示一、简要说明本次学习的图像风格迁移算法是基于一个2015年由Gatys等人发表的文章A Neural Algorithm of Artistic Style_的一个代码复现写这篇文章主要
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2024-05-10 16:16:29
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文章目录快排的实现快排的迁移应用 上回讲到 二分查找算法和它的迁移应用，和查找算法一样，排序算法也是基本且超级常用的算法。而排序算法的思想又能拿来解决很多其他问题，比如归并排序、堆排序和快速排序。话休絮烦，今天主要来说说快速排序的思路怎么应用。 “快排，快排”，念起来好似布谷鸟的叫声，“谷谷，谷谷”，声声的叫着夏天。可快排算法一点也不干脆利落，不似降龙十八掌般的摧古拉朽，倒像乾坤大挪移的移形换
【Keras版本】：2.2.2，推荐阅读下官方中文网站的 Demo ：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/#inceptionv3【适用场合】： 没有硬件：例如众所周知的Inception v3模型,此模型在一台配有 8 Tesla K40 GPUs，大概价值$30,000的野兽级计算机上，训练了几个星期。你有这
什么是迁移学习 迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学习对人类来说很常见，例如，我们可能会发现学习识别苹果可能有
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2024-04-22 12:28:34
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自从transformer应用到cv领域以后，对图片的分割需求便越加重了，但是图像分割说起来容易，实际操作起来还是有很多地方不懂（主要还是code能力太弱）。我们知道，对张量的处理一般又两种，一种是view/reshape这样的，先将数据按行展开，再按照指定形状排列数据；另一种是permute/transpose这种，是把数据按照维度进行变化，也就是把数据排列的先后顺序转换一下（后面具体介绍）。所
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2023-08-05 22:56:18
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计算迁移背景
边缘计算将网络边缘上的计算、存储等资源进行有机融合，构建成统一的用户服务平台，按就近服务原则对网络边缘节点任务请求及时响应并有效处理。由于边缘节点能力、资源、带宽、能源等受限，计算迁移便异常重要。计算迁移是边缘计算的一个关键技术。
随着互联网技术的发展，特别是
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2024-06-12 08:58:23
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“终有一天，人工智能会像我们看待非洲平原上低级生物的化石一样看待我们。在人工智能眼中，人类只是直立行走的猿猴，用着粗糙的语言和简陋的工具，从诞生起就注定会灭绝。”——电影《机械姬》机器学习是人工智能中一个流行的子领域，其涉及的领域非常广泛。流行的原因之一是在其策略下有一个由复杂的算法、技术和方法论组成的综合工具箱。
原创
2022-04-20 22:17:05
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作者：蒋思源 5 月 28 日，机器之心主办的为期两天的全球机器智能峰会（GMIS 2017）进入第二天，全天议程中最受关注的是多位重要嘉宾出席的领袖峰会，包括《人工智能：一种现代方法》的作者 Stuart Russell、第四范式联合创始人兼首席科学家杨强、科大讯飞执行总裁兼消费者事业群总裁胡郁、阿尔伯塔大学教授及计算机围棋顶级专家Martin Müller
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2024-08-09 17:41:30
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基于神经网络的图像风格迁移算法这个算法还是蛮有趣的，之前就有宣传说让电脑来学习梵高作画，虽然有些夸张，但是实际效果出来还是挺不错的。 接下来，我们要按照以下三个部分来进行介绍，提出，方法以及结论。 首先，什么是图像风格迁移呢？图像风格迁移，就是将一张图片的风格转移到另一张图片上去。就像图中所显示的内容，将一座吊桥显示为不同的风格。这个就是图像风格转移，直观来看，就是将一副图片的
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2024-05-03 12:41:06
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