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简介：自行搭建的分割模型（2D-二分类任务），包括数据加载、预处理、训练、验证、测试和模型保存等功能。 数据集：数据集下载地址为官网，下载后按照数据加载方式自行放置在相应目录下即可。并且数据集也是公开的。如果找不到，可私信我。 包含：U-Net、AttenU-Net、R2AttU-Net三种常见网络模型，用户可自行下载其他网络放置在项目内进行对比实验。 环境：环境配置比较简单，python37环境下直接pip库就可。本项目使用了torch框架，比较简单易懂，没有很难理解的地方，比github上公开的论文代码要简单很多。 特色：可以根据预测和标签的边缘在原始图像中绘制出边界；可以对比多种不同类型的分割模型，可扩展性强；适合入手深度学习分割方向的新手；代码简单易懂，都是常用的方法，封装不严重，逻辑性强。下载的用户若有不懂的地方，可评论或者私信我，我会一一解答，咱们共同进步。 备注：自行搭建的代码，思路逻辑若与大佬的代码雷同，纯属巧合。本代码是我发论文用的代码的简化版本，论文还未正式发表，因此后续会尽快公开更全的代码。

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把一条bezier曲线按一定比例分割为两条。

matlab图像分割肿瘤代码用于从CT图像进行肝分割的深度学习模型的基本合奏 此存储库包含用于合奏方法的样本脚本，该文章在“用于从CT图像进行肝脏分割的深度学习模型的基本合奏”中进行了解释。 有关详细说明，请参阅该文章（当前正在审核中）。 该代码是用MATLAB编写的。 ensemleDeepModels_MAIN.m是用户需要执行的主要脚本。 在脚本中有四种单独的分割方法的评估和五种不同的集成方法的实现以及它们的评估。 数据来自CT Set 2。 除了此存储库中的所有文件之外，还必须从提供的链接中下载（143 MB）。 该文件存储来自CHAOS CT Set 2的四个独立深度模型的概率图。 这些模型是： DeepMedic ：K. Kamnitsas，E。Ferrante，S。Parisot，C。Ledig，AV Nori，A。Criminisi等人，“ DeepMedic用于脑肿瘤分割”，在“计算机科学讲座”中，第1卷。 10154 LNCS。 查尔斯·施普林格，湛，2016年10月，第138–149页。 密集的V型网络：E。Gibson，F。Giganti，Y。Hu，E。Bonm

资源包含235张训练用数据，已标注眼球虹膜瞳仁位置，及u2net和u2netp预训练模型。安装依赖后，可直接运行脚本，获取生成的结果。如有不明白的地方，可查看个人博客，里面包含如何使用。如若获取资源后无法执行，请私信。

图像分割算法的比较与分析.doc

使用FCN进行图像分割 使用Keras框架和Python3，我实现了一个包括其编码器和解码器的全卷积网络“ FCN”，以对室内场景图像（如卧室，客厅和饭厅）进行分割，以最终令人满意的精度，损失和平均交集超过了MIoU ”。 结果

先进的化学过程工程工具，如模型预测控制或软传感器解决方案，需要适当的过程模型。 这些模型的参数识别需要具有高信息量的输入输出数据。 当无法应用基于模型的优化实验设计技术时，从历史数据中提取信息片段也可以支持系统识别。 我们开发了一种面向目标的基于 Fisher 信息的时间序列分割算法，旨在从历史过程数据中选择信息片段。 所使用的标准自下而上算法广泛用于过程数据的离线分析。 不同的段可以支持参数集的识别。 因此，我们建议使用从序列获得的 Fisher 信息矩阵的特征向量之间的 Krzanowski 相似系数，而不是使用 D 或 E 最优性作为比较两个输入序列（相邻段）的信息内容的标准。 两个应用示例证明了所提出方法的效率。 该算法能够从历史过程数据中提取具有参数集特定信息内容的段。 它也在： L. Dobos, J. Abonyi, 基于时间序列分割的 Fisher 信息矩阵过程数据分析