用卷积滤波器matlab代码 Welcome to CNN learning 徐静 HomePage: 关于CNN的基础知识及相关理论推导可以参考： 目录 ResNet Google Inception DensenNet SENet and ResNeXt R-CNN, Selective Search, SPP-net Fast R-CNN Faster R-CNN Light-Head R-CNN Cascade R-CNN SSD系列 Mask R-CNN YOLO Pelee R-FCN FPN RetinaNet MegDet DetNet ZSD RFBNet DeNet 从MobileNet到ShuffleNet 神经风格转换 人脸识别 图像分割 N种卷积 GANs anchor free 常用图像分类CNN结构 ConvNet：卷积神经网络名称 ImageNet top1 acc：该网络在ImageNet上Top1 最佳准确率 ImageNet top5 acc：该网络在ImageNet上Top5 最佳准确率 Published In：发表源（期刊/会议/arXiv）

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Pytorch-3D-医学图像语义分割 这是我的私人研究资料库的发行版。 随着研究的进行，它将进行更新。 为什么我们需要AI来进行医学图像语义分割？ 放射治疗治疗计划需要精确的轮廓，以最大程度地扩大目标覆盖范围，同时最大程度地降低对周围高风险器官（OAR）的毒性。 医师的专业知识和经验水平各异，在手动轮廓绘制过程中会引入较大的观察者内变化。 观察者之间和观察者内部的轮廓变化导致治疗计划的不确定性，这可能会损害治疗结果。 在当前的临床实践中，由医生进行手动轮廓绘制非常耗时，当患者躺在沙发上时，它无法支持自适应治疗。 例子 CT切片 地面真相 预言 更新日志 2020年7月11日更新 基本训练/验证功能 型号：更深的3D残留U-net 2020年7月13日更新 型号：3D残留U-net 数据加载器中的规范化控制 考虑引用我们的论文： Zhang，Z.，Zhao，T.，Gay，H.，Z

Urban数据通常被用于高光谱图像混合像元分解。它由Hydice传感器获取，图像大小为307*307。原始数据有210个波段，在去除噪音和水吸收波段后，一般留下162个波段做后续处理与分析。地物类别包含道路，屋顶，草地和树木。

Salinas 是由 AVIRIS 传感器拍摄，拍摄地点是加州 Salinas Valley。这个数据的空间分辨率是3.7米，大小是512*217。原始数据是224个波段，去除水汽吸收严重的波段后，还剩下204个波段。这个数据包含了16个农作物类别。

对比对象蒙版提案的无监督语义分割 此回购包含我们论文的Pytorch实现： ， ， 和 。 :trophy: SOTA用于无监督的语义分割。 有关更多信息，请查看基准的网站。 内容 介绍 在没有监督的情况下，能够学习图像的密集语义表示是计算机视觉中的重要问题。 然而，尽管它具有重要意义，但这个问题仍未得到很好的探索，只有少数例外考虑了在具有狭窄视觉域的小规模数据集上的无监督语义分割。 我们首次尝试解决传统上用于监督案例的数据集（例如PASCAL VOC）上的问题。 为了实现这一点，我们引入了一种新颖的两步框架，该框架在对比优化目标中采用预定的先验知识来学习像素嵌入。 此外，我们讨论了具有包含有关对象或其部分信息的先验的重要性，并讨论了以无监督方式获得此类先验的几种可能性。 特别是，我们在将像素组合在一起之前采用中级视觉效果，并对比所获得的对象蒙版Kong眼。 因此，我们将方法命名为MaskCon

PyTorch上的语义分割 该项目旨在为使用PyTorch的语义细分模型提供简洁，易用，可修改的参考实现。 安装 # semantic-segmentation-pytorch dependencies pip install ninja tqdm # follow PyTorch installation in https://pytorch.org/get-started/locally/ conda install pytorch torchvision -c pytorch # install PyTorch Segmentation git clone https://github.com/Tramac/awesome-semantic-segmentation-pytorch.git # the following will install the lib with symb

BSD500数据集包括图像分割和轮廓提取的Ground Truth，训练集和测试集各200张，验证集100张。

DIMEC-Crack_Database 移动设备混凝土桥梁裂缝图像的语义分割模型 Enrique Lopez Droguett，Juan Tapia，Claudio Yanez和Ruben Boroschek。 计算机视觉算法是可用于远程监视和检查土木结构的强大技术。 检测和分割混凝土桥梁图像中的裂缝可以提供有关结构健康的有用信息。 有几种基于深度学习的先进方法已用于细分任务。 然而，它们中的大多数需要大量参数，这限制了它们在移动设备应用程序中的使用。 提出了仅具有一个特征提取器阶段和两个数据路径的仅13个层的DenseNet体系结构。 还测试了最新的语义分割方法的实现。 与仅使用一部分参数的标准算法相比，所实现的方法获得了更好的结果，这使其适合于开发用于桥梁结构监控的移动设备应用程序。 作为一个额外的贡献，提出了两个用于裂缝语义分割的新颖数据库。 这些数据库用于测试这项工作中的所有算

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