医学成像中的深度学习：如何在MRI检查中自动检测膝盖受伤？ 该存储库包含一个卷积神经网络的实现，该网络对MRI检查中特定的膝盖损伤进行分类。 它还包含我在上撰写的一系列帖子的材料。 数据集：MRNet 数据来自斯坦福大学ML Group研究实验室。 它由斯坦福大学医学中心进行的1,370次膝盖MRI检查，以研究前交叉韧带（ACL）眼泪的存在。 有关ACL撕裂问题和MRNet数据的更多信息，请参阅我的博客文章，您可以在Jupyter Notebook中调查数据并构建以下数据可视化： 要了解有关数据以及如何实现此可视化窗口小部件的更多信息，请阅读 代码结构： 下表总结了该项目的体系结构： 有关该代码的更多详细信息，请参阅我的第二篇。 如何使用代码： 如果您想自己重新训练网络，则必须通过此向斯坦福大学索取数据。 下载数据后，创建一个data文件夹并将其放置在项目的根目录下。 您

Michael Nielsen的Neural Networks and Deep Learning，由Xiaohu Zhu，Freeman Zhang等人提供中文翻译的开源版本，这个是最新的v0.5中文版。

GROBID GROBID文档 请访问以获取更多详细信息。 概要 GROBID（或Grobid，但不是GroBid或GroBiD）表示书目数据的生成。 GROBID是一个机器学习库，用于将原始文档（例如PDF）提取，解析和重组为结构化XML / TEI编码的文档，尤其侧重于技术和科学出版物。 最早的发展始于2008年，是一种业余爱好。 在2011年，该工具已以开源形式提供。 自开始以来，作为副项目的GROBID工作就一直稳定，并有望继续进行。 可以使用以下功能： 从PDF格式的文章中提取标题并进行解析。 这里的摘录涵盖了通常的书目信息（例如标题，摘要，作者，隶属关系，关键字等）。 从.

用于构建高质量数据集和计算机视觉模型的开源工具。 •• •••• 是由创建的开源ML工具，可帮助您构建高质量的数据集和计算机视觉模型。 使用FiftyOne，您可以搜索，排序，过滤，可视化，分析和改善数据集，而无需进行过多的整理或编写自定义脚本。它还提供了用于分析模型的强大功能，使您能够了解模型的优缺点，可视化，诊断和纠正其故障模式，等等。 FiftyOne的设计轻巧，可轻松集成到您现有的CV / ML工作流程中。 您可以加入我们的Slack社区，阅读我们在Medium上的博客，并在社交媒体上关注我们，从而参与其中： 安装 您可以通过pip安装FiftyOne的最新稳定版本： pip install fiftyone 请查阅以获取故障排除以及有关使用FiftyOne进行启动和运行的其他信息。 快速开始 通过启动快速入门，直接进入FiftyOne： fiftyone quicksta

U-GAT-IT的官方PyTorch实施：带有自适应层实例规范化的无监督生成注意网络，用于图像到图像的转换U-GAT-IT —官方PyTorch实施：具有自适应的层实例化规范化的无监督生成注意网络，用于图像图像翻译论文| 正式的Tensorflow代码本文的结果来自Tensorflow代码U-GAT-IT：具有自适应层实例规范化的无监督生成注意网络，用于图像到图像的翻译摘要：我们提出了一种新的方法，用于无监督的图像到图像的翻译，其中包含一个新的atte

什么是MedicalVision？ 基于pytorch的深度学习工具包，用于医学图像分析。 MedicalVision的目标是在火炬上提供轻巧的包装，可以进一步减少开发用于医学图像分析任务（例如分类，配准和分割等）的新算法的时间。 动机与目标 随着深度学习在计算机视觉中的流行，已经提出了许多基于深度学习的作品/体系结构来处理传统医学图像分析任务（分类，注册和分割）。 不幸的是，据我所知，还没有一个基于pytorch的简单有效的工具包能够实现快速原型制作。 在日常工作中，我会为各种医学图像数据集编写DataLoader并重现一些论文中介绍的算法。 为了使生活更轻松，创建了MedicalVision工具包，旨在提供： 著名医学图像数据集的数据加载器 最新模型中使用的常见损失和指标 动物园模型，包括经过培训的最新模型 ... MedicalVision工具箱仍在开发中。 以下流行的深度学习

目标检测综述文章：Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey

图像去噪综述论文：Deep Learning on Image Denoising: An Overview

深刺 使用深度学习纠正拼写错误 动机 该项目的灵感来自在上发表的文章。 可以在Github上找到他的代码。 2017年1月，我开始了并且从第一堂课开始就迷上了。 以前，我曾多次听到过“神经网络”一词，并且对它们可以完成的事情有一个大致的了解，但从未对它们的“工作原理”有所了解。 自完成课程以来，我没有太多机会来尝试这项技术，但是我一直在考虑它的用途，尤其是在信息检索领域，这是我过去十年来一直致力于的领域。 除非您是Google，否则纠正拼写错误的典型技术是，或者它的近亲是。 魏斯先生很好地解释了为什么这些方法效果不佳。 目标 使用Tensorflow重新实现Weiss先生的递归神经网络（RNN），并达到相同的准确性水平。 他建议尝试实施某些探索领域以及其他领域，以查看是否可以获得进一步的改进。 编码 该代码的第一部分主要涉及下载Google发布的并对其进行设置，以进行培训，而这主要是

matlab有些代码不运行深度学习sndbx python（BigGANx2048），MATLAB（wavenet，arss GUI）和WLNET（VAE，WGAN等） 什么是 一些深度学习的代码或者是从某个地方获取的，或者是我为以下目的编写的：Python，MATLAB和Mathematica。 结构体 Matlab的 arss_gui：的（未完成）mlapp GUI。 wavenet：的（未经测试的）MATLAB mlx实现。 Python BigGANx2048-Tensorflow：的2048x2048架构。 wlnet（我在mathematica 12.1实施GAN训练功能之前就使用了这些工具。它们仍然可能对某人有用。） GenerativeAdversarialNetworks.nb ：（我是从某个地方将它从GitHUB上拉下来的，但现在找不到了）。 MIDInet_GAN.nb：在此笔记本中钉了一些东西。 MNIST_GAN.wb ：（我从取了本笔记本） VAE.nb ：（我想我是从这个笔记本中抢到的。无论如何，SiyiGuo的Monet VAE效果很好）。 WGAN.n