颜色分类leetcode BCNN 这是贝叶斯卷积神经网络的 Chainer 实现。 （Keras 和 PyTorch 也可以重新注入：，） 在这个项目中，我们假设了以下两种场景，尤其是医学成像。 使用 2D U-Net 进行二维分割/回归。 （例如，2D X 射线、腹腔镜图像和 CT 切片） 使用 3D U-Net 进行三维分割/回归。 （例如，3D CT 体积） 这是以下作品的一部分。 @article{hiasa2019automated, title={Automated muscle segmentation from clinical CT using Bayesian U-net for personalized musculoskeletal Modeling}, author={Hiasa, Yuta and Otake, Yoshito and Takao, Masaki and Ogawa, Takeshi and Sugano, Nobuhiko and Sato, Yoshinobu}, journal={IEEE Transactions on Medica

颜色分类leetcode 更新后的版本 ： 使用色度方法的 Python Video Pulserate 使用来自视频的 rPPG 和色度方法的脉搏率监视器的 Python 实现。 它使用 OpenCV 进行人脸检测，皮肤选择有两种方法可用。 使用 hsv 颜色范围和前额估计的皮肤分类。 由于采用了最先进的色度方法，该系统具有相当强的运动稳定性。 此外，该框架还具有一个 GUI，用于描述测量的原始 rPPG 信号和由此产生的傅立叶频谱。 依赖关系 Python3 麻木。 Matplotlib。 OpenCV SciPy 对于图形用户界面： PyQt5 PyQtgraph 图形用户界面 执行 rPPG_GUI.py 以启动 GUI。 编辑源变量以选择所需的输入。 GUI 使用 PyQtgraph 来实时显示测量数据。 可以在 python 脚本中设置视频源以及皮肤选择方法。 可以在 Python 文件中找到确切的用户说明。 .Mat 提取 来自离线记录的原始 rPPG 信号也可以提取到 .Mat 文件中，以便可以使用 Matlab 进行处理，这有助于进行更详细的分析。 为此功能运行 ma

颜色分类leetcode 在分类中使用贝叶斯神经网络进行不确定性量化：在生物医学成像分割中的应用 该存储库提供了论文“在分类中使用贝叶斯神经网络的不确定性量化：在生物医学图像分割中的应用”的 Keras 实现。 本文扩展了在 . 如果您想引用此作品，请引用扩展版本。 在这个 repo 中，我们使用两个生物医学成像分割数据集展示了所提出的方法：ISLES 和 DRIVE 数据集。 有关更多详细信息，请参阅 和 。 我还强烈建议您查看使用 Walter de Back 的 DRIVE 数据集的良好实现。 []。 例子 一旦你有一个训练有素的贝叶斯神经网络，建议的不确定性量化方法很简单！！！ 在一个二进制segmentaion中，一个具有维度（估计数，特征维度）的numpy数组p_hat ，然后可以通过以下代码获得认知不确定性和任意不确定性。 epistemic = np.mean(p_hat**2, axis=0) - np.mean(p_hat, axis=0)**2 aleatoric = np.mean(p_hat*(1-p_hat), axis=0) 所提出的方法与 Kendall

颜色分类leetcode 交通标志识别 语境 在这个项目中，我将解释如何构建一个深度学习模型来识别交通标志。 它旨在成为一种学习体验，对于我自己和其他喜欢在这里学习的人来说，我将专注于实践方面。 我将描述我自己构建这个模型的经验并分享源代码。 这适合那些已经了解 Python 和机器学习基础知识，但想要亲身体验并练习构建真实应用程序的人。 在这一部分中，我将解释图像分类，并将使模型尽可能简单，涵盖卷积网络、数据增强和对象检测。 项目的问题陈述和目标 我在这里使用的数据集是德国交通标志基准，是在 2011 年国际神经网络联合会议 (IJCNN) 上举行的多类、单图像分类挑战。 交通标志检测是一个高度相关的计算机视觉问题，是汽车等行业中许多应用的基础。交通标志可以在颜色、形状以及象形图或象形图的存在方面提供各种类别之间的广泛变化。文本。 在这个项目中，我将开发一种深度学习算法，该算法将对德国交通标志图像进行训练，然后对未标记的交通标志进行分类。 深度学习模型将使用 tensorflow 构建，我们还将了解使用 OpenCV 预处理图像的各种方法，并使用云 GPU 服务提供商。 该项目的细分

颜色分类leetcode 深度宫颈癌：使用深度学习进行宫颈癌分类 概述 SIPakMed 数据集上宫颈癌分类的深度学习框架，可提高 PAP 涂片​​检查评估和癌症预后的准确性 简要总结 作为 ETH 项目的一部分，基于来自 PAP 测试涂片的细胞显微图像开发了用于宫颈癌检测和分类的深度学习框架。 该项目的目的是为医生提供一个有用的工具，以快速检测患者是否已经发展或有发展为宫颈癌的危险。简单地说，它构成了女性患者宫颈癌检测和预后的快速工具。 数据集 该模型将在 Pap 涂片图像中的正常和病理宫颈细胞的基于特征和图像的分类的新数据集上进行训练。 数据集可下载 该数据集由996张巴氏涂片（全片图像）的簇细胞图像组成，有5个宫颈细胞分类类别； a) 角化不良 b) Koilocytotic c) 化生性 d) 副基底层 e) 浅中级。 总体而言，该项目侧重于基于整个幻灯片显微细胞图像（不仅仅是裁剪的细胞图像，而是整个幻灯片）的 5 类分类分类 程序 下载 SIPakMed 数据集 SIPakMed 数据集结构需要类似于下图所示的结构。 使用“implementation_DatasetDivi

颜色分类leetcode 使用 GAN 进行图像着色 介绍 该存储库是 Conditional GAN 的实现，用于将图像从灰度转换为 RGB。 网络的输入是 1 通道灰度图像（特别是 LAB 色彩空间的“L”通道），生成器将创建输入图像的 3 通道彩色版本。 生成器具有编码器-解码器架构； 鉴别器只是一个编码器加上提供一类输出的全连接层。 跳过连接应用于生成器（U-Net）。 对于 224x224 图像，生成器的架构如下所示。 每个块包含 Conv(transpose Conv) 层、BatchNormalization 和 Leaky ReLU。 生成器的最终激活函数是 tanh； 用于鉴别器的 sigmoid。 输入图像在输入网络之前被标准化。 总的来说，Conditional GAN 的目标函数是： 对于生成器，使用 L1 距离添加正则化项： 其中使用系数 lambda 100。 该模型使用 Adam 优化器进行了优化，并稍作改动。 该模型适用于各种彩色图像数据集。 这里实验了三个数据集：OxFlower、SpongeBob 和 SC2Replay。 ：Oxford VGG g

颜色分类leetcode 车辆检测项目 概述 车辆检测项目使用机器学习和计算机视觉技术，并结合技术。 我应用了两种不同的检测方法。 本项目的步骤如下： 1) SVM算法 对标记的训练图像集执行定向梯度直方图 (HOG) 特征提取，并训练分类器线性 SVM 分类器。 实施有效的滑动窗口技术并使用训练有素的 SVM 分类器搜索图像中的车辆。 在视频流上运行管道并逐帧创建重复检测的热图，以拒绝异常值并跟踪检测到的车辆。 2）YOLO算法 构建基于 Keras 的神经网络并实现预训练模型来预测图像。 在视频流上运行管道并创建一个控制台来监控车道状态和检测。 用法 Project-SVM.py和helper.py包含 SVM 分类器结构和管道的代码。 dist.p包含一个基于 YUV 颜色特征和 HOG 特征的训练 SVM 分类器，具有 17,000 多张汽车和非汽车图片。 Project-yolo.py和helper_yolo.py包含helper_yolo.py网络和管道的代码。 依赖关系 麻木 简历2 学习 scipy skimage 凯拉斯 1) SVM算法 SVM（支持向量机）是一种强

颜色分类leetcode 食物识别 使用 Python 中的 Keras 和 R 中的 Shiny 包进行基于 CNN 的食物识别。 工作项目 合作项目 抽象的 在这个项目中，我们制作了一个食物识别和卡路里估计系统，它使用用户提供的食物图像来识别食物，然后估计同一食物中存在的卡路里。 食品图像识别是视觉对象识别在计算机视觉中的有前景的应用之一。 该系统使用图像处理和计算智能来识别食品。 我们训练了一个大型深度卷积神经网络来对每个类别的 1000 张高分辨率图像进行分类。 卷积神经网络 卷积神经网络 (CNN) 为许多一般图像分类问题提供了一种技术。 它已被应用于食品分类并获得了很高的准确率。CNN 广泛用于食品识别，并提供比传统方法更好的性能。 在过去的几年里，由于深度学习的进步，特别是卷积神经网络的进步，识别和识别图像的准确率已经大大提高。 这不仅是因为更大的数据集，还因为新算法和改进的深层架构。 卷积神经网络 (CNN) 由于其发明者而也被称为 LeNet。 CNN 主要包括卷积层、池化层和子采样层，其次是全连接层。 CNN 的第一个架构采用输入图像并应用卷积，然后进行子采样。 经

颜色分类leetcode HoVer-Net：多组织组织学图像中细胞核的同时分割和分类 在单个网络内执行核实例分割和分类的多分支网络。 该网络利用核像素与其质心的水平和垂直距离来分离聚集的细胞。 专用的上采样分支用于对每个分段实例的核类型进行分类。 到医学图像分析论文。 这是 HoVer-Net 的官方 PyTorch 实现。 对于此代码的原始 TensorFlow 版本，请参阅 。 该存储库可用于训练 HoVer-Net 和处理图像图块或整个幻灯片图像。 作为此存储库的一部分，我们提供在以下数据集上训练的模型权重： 可以在下面的推理描述中找到检查点的链接。 设置环境 conda env create -f environment.yml conda activate hovernet pip install torch==1.6.0 torchvision==0.7.0 上面，我们安装了带有 CUDA 10.2 的 PyTorch 1.6 版。 存储库结构 以下是存储库中的主要目录： dataloader/ ：数据加载器和扩充管道 docs/ ：repo 中使用的数字/GIF met

基于多颜色空间卷积神经网络的车辆颜色分类.pdf