matlab代码abs 多任务深度网络 基于多任务深度学习的医学图像语义分割方法 (EMBC 2019) (MICCAIW - MLMI 2019) 依赖关系 套餐 火炬 TensorboardX OpenCV 麻木的 tqdm 可以在requirements.txt文件中找到所用包的详尽列表。 使用以下命令安装相同的： conda create --name < env > --file requirements.txt 预处理 轮廓和距离图是预先计算的，可以从二进制掩码中获得。 可以在此处找到示例 matlab 代码： 轮廓： 距离： 目录结构 训练和测试文件夹应包含以下结构： ├── contour |-- 1.png |-- 2.png ... ├── dist_contour |--1.mat |--2.mat ... ├── dist_mask |-- 1.mat |-- 2.mat ... ├── dist_signed |-- 1.mat |-- 2.mat ... ├── image |-- 1.jpg |-- 2.jpg ... └── mask |-- 1.png

数据集是基于深度学习语义分割技术的重要组成部分。为了将语义分割技术应用于野外战场环境,构建一个符合实战场景的数据集至关重要。针对迷彩伪装目标侦察识别的作战保障需求,分析了野外战场环境及战场侦察图像的特点,设计了特定场景数据集的构建流程与方法,构建了具有精细化语义标注的语义分割数据集CSS,并通过实验验证了该数据集在语义分割任务上的有效性。

为了提高遥感图像语义分割的效果和分类精度,设计了一种结合ResNet18网络预训练模型的双通道图像特征提取网络。将多重图像特征图进行拼接,融合后的特征图具有更强的特征表达能力。同时,采用批标准化层和带有位置索引的最大池化方法进一步优化网络结构,提升地表目标物的分类准确率。通过实验,将所提方法与多种神经网络方法进行准确率和Kappa系数比较。结果显示,所提的网络结构可以在小数据量样本下取得90.68%的总体准确率,Kappa系数达到了0.8595。相比其他方法,所提算法取得了更好的语义分割效果,并且整体训练时间大幅缩短。

unet unet主要用于语义分割， 这里是一个细胞边缘检测的例子， 数据集比较简单。 unet的网络结构， 因像字母‘U’而得名。 这里有一篇关于unet的 [论文](U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation)， 论文里面的网络结构如下： 说一下这个网络： 输入572×572×1, 输出：388×388×2, 大小不一样。 主要是因为卷积的过程中， 每次卷积会减小， 在copy and crop中， 也会减小。 我这里设计的网络， 并没有像上图的网络一样， 原封不动的实现出来， 而是借助vgg网络结构来实现的。 看上图， 我们发现， unet的前半部分采用2层卷积+一层池化的设计方式， 这一点和vgg16的前半部分很相似， 因此， 我在实现的过程中， 采用了vgg16的前10层。 网络设计 def vg

DeepLabv3+是一种非常先进的基于深度学习的图像语义分割方法，可对物体进行像素级分割。 本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作数据集，并使用DeepLabv3+训练自己的数据集，从而能开展自己的图像语义分割应用。 本课程有两个项目实践： (1) CamVid语义分割 ：对CamVid数据集进行语义分割 (2) RoadScene语义分割：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和语义分割 本课程使用TensorFlow版本的DeepLabv3+，在Ubuntu系统上做项目演示。 包括：安装deeplab、数据集标注、数据集格式转换、修改程序文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型以及性能评估。 本课程提供项目的数据集和Python程序文件。 下图是使用DeepLabv3+训练自己的数据集RoadScene进行图像语义分割的测试结果：

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

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。

U-Net是一种基于深度学习的图像语义分割方法，尤其在医学图像分割中表现优异。 本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作自己的数据集，生成Mask图像，并使用U-Net训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。 本课程有三个项目实践： (1) Kaggle盐体识别比赛 ：利用U-Net进行Kaggle盐体识别 (2) Pothole语义分割：对汽车行驶场景中的路坑进行标注和语义分割 (3) Kaggle细胞核分割比赛 ：利用U-Net进行Kaggle细胞核分割 本课程使用keras版本的U-Net，在Ubuntu系统上用Jupyter Notebook做项目演示。 包括：数据集标注、数据集格式转换和Mask图像生成、编写U-Net程序文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能评估。 本课程提供项目的数据集和Python程序文件。

Multi-Human Parsing（MHP）：多人人体解析数据集，一般2-16人每张图像，图像总数4980，分割种类19。

业分类-物理装置-一种图像语义分割和3D重建的货架防碰撞检测方法.zip