wnloadscd ~/Downloads运行下载的脚本
原创
2023-06-14 21:36:04
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FSL-GNN代码解读 main.py（主函数） 1、加载数据集： train_loader = generator.Generator(args.dataset_root, args, partition='train', dataset=args.dataset) 2、初始化或加载模型： enc ...
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2021-10-06 14:45:00
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## FSL Diffusion MRI 处理中的问题解决过程
在医学影像学中，FSL（FMRIB Software Library）是一款广泛使用的工具，专门用于处理包括扩散MRI在内的各种类型的磁共振成像数据。扩散MRI能够提供组织微观结构的信息，对于神经科学研究尤为重要。然而，在使用FSL进行扩散MRI处理时，我遇到了一些困难，导致了数据处理的失败。本文将详细记录解决这些问题的过程。
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准确和鲁棒的视觉目标跟踪是最具挑战性和最基本的计算机视觉问题之一。它需要估计图像序列中目标的轨迹，仅考虑其初始位置和分割，或者以边界框的形式粗略近似。鉴别相关滤波器（DCF）和深度Siamese 网络（SNs）已经成为主要的跟踪范例，这促进了领域的重大发展。随着视觉目标跟踪在过去十年中的快速发展，本次综述基于九个跟踪基准的结果，对90多个DCF和Siamese 跟踪器进行了系统和全面的审查。首先介
FSL-GNN Abstract: The first paper to use GNN handle the few-shot classification. Contributions: Using GNN to handle few-shot classification as a super ...
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2021-10-06 02:06:00
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提问者采纳
2012-02-25 13:18
应该是没区别吧。
none 和 fsl 这个段落的表示应该是 Hardware Platf
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2023-06-19 14:24:14
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introduction：1. feat 是一种基于模型的fmri数据分析方法。2. feat 首先使用顺手，至少看起来，比spm漂亮多了。 feat是按照正常人的使用方法去设计的。 spm 由于matlab的gui库的限制，诶，不说了。还是自己能力不够啊。不够熟练啊。3. feat 对于单被试，也就是individual的情形，大概需要5到10分钟，能跑出结果，最后，结果在网页进行显示。直接显示
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2014-04-10 16:44:00
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When tigger site updates the layout, it always follow this order: Javascript trigger style changes, then layout changes then broswer do the paint and
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2018-04-06 19:36:00
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这是 CVPR 2018 的一篇少样本学习论文：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 源码地址：https://github.com/floodsung/LearningToCompare_FSL 环境选用 Tenso ...
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2021-09-01 12:38:00
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这是 CVPR 2018 的一篇少样本学习论文：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 源码地址：https://github.com/floodsung/LearningToCompare_FSL 环境选用 Tenso ...
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2021-09-01 12:38:00
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简单介绍 FSL-FASTFAST（FMRIB 的自动分割工具）将大脑的 3D 图像分割成不同的组织类型: 灰质（grey matter, GM）、白 质 (white matter, WM)、脑脊液(cerebrospinal fluid, CSF)等。 同时还校正空间强度变化（也称为偏置场或 RF 不均匀性， 不过随着现在技术的进步，不均性问题基本不存在了）底层方法基于隐马尔可夫随机场模型和相
原创
2023-06-14 17:55:24
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候需要看 6000 张图片才知道怎么区分吗？很显然，不需要！这表明当前的深度学习技术和我们人类智能差距还是很大的，要想弥补这一差距，少样本学习是一个很关键的问题。...
原创
2023-06-23 13:05:58
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当我们使用 CT/MRI 等三维数据进行深度学习时，数据检查工作是必须的。我们需要
原创
2023-06-14 18:01:15
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Few Shot Learning（FSL）又称少样本学习，这是做AI研究经常遇到的一个问题。深度学习技术需要大量的数据来训练一个好的模型。例如典型的 MNIST 分类问题，一共有 10 个类，训练集一共有 6000 个样本，平均下来每个类大约 600 个样本，但是我们想一下我们人类自己，我们区分 0 到 9 的数字图片的时候需要看 6000 张图片才知道怎么
原创
2022-12-01 06:16:07
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FSL 是什么？全名是： FMRIB’s Software LibraryFMRIB 是 英国牛津大学脑功能磁共振成像中心，FSL 则是他们开发的一个软件库。由 Stephen Smith 教授开发，发布于 2000年适用于所有操作
原创
2023-06-14 21:36:48
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FLIRT（FMRIB 的线性图像配结构的过程就叫做配准（register）因此，配准的目的也是使相同的解剖结构在同一个位置，便于分析。可以将CT和MRI配准，看同一结构在两个
原创
2023-06-14 18:04:29
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在自然语言处理（NLP）领域，数据标注成本高、标注数据稀缺等问题一直存在，少样本学习（FSL）应运而生，旨在通过少量样本学习泛化能力强的模型，这一技术正逐渐成为研究热点。传统的深度学习方法在小样本场景下常常面临过拟合的困境，因为其需要大量标记数据进行训练。而少样本学习的核心挑战在于，如何在有限的数据上训练模型，使其能在新任务中表现良好。为应对这一挑战，研究者们提出了多种方法，其中 Prompt T
Few Shot Learning（FSL）又称少样本学习，这是做AI研究经常遇到的一个问题。深度学习技术需要大量的数据来训练一个好的模型。例如典型的 MNIST 分类问题，一共有 10 个类，训练集一共有 6000 个样本，平均下来每个类大约 600 个样本，但是我们想一下我们人类自己，我们区分 0 到 9 的数字图片的时候需要看 6000 张图片才知道怎么
原创
2022-11-30 14:01:58
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