FCM聚类，实现图像分割，有图片，matlab程序，自己运行过，可以实现。可下载学习。 FCM聚类，实现图像分割，有图片，matlab程序，自己运行过，可以实现。可下载学习。

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。

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3D U-Net卷积神经网络 背景 我们设计3DUnetCNN使其易于应用和控制各种深度学习模型对医学成像数据的训练和应用。 上面的链接提供了有关如何将本项目与来自MICCAI各种挑战的数据一起使用的示例/教程。 依存关系 火炬 Nilearn 大熊猫 凯拉斯 有问题吗？ 加入或给我发电子邮件 。 引文 Ellis DG，Aizenberg MR（2021年），尝试使用开源深度学习框架对胶质瘤进行分割的U-Net培训修改。 在：Crimi A.，Bakas S.（eds）脑损伤：脑胶质瘤，多发性硬化症，中风和脑外伤。 《 BrainLes 2020》。计算机科学讲座，第12659卷。ChamSpringer。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-72087-2_4 其他引用 Ellis DG，Aizenberg MR（2020）使用通过注册增强的深度

IOSTAR-dataset 包含原图(彩色图)和分割图和关键点坐标，可以作为点检测（分支点＼交叉点＼末梢点）或者分割的数据集，是经常拿来做点检测的数据集．DRIVE数据集也经常用来点检测，但是这里只有ＩＯＳＴＡＲ．