DoubleU-Net：用于医学图像分割的深度卷积神经网络 DoubleU-Net以VGG19作为编码器子网开始，其后是解码器子网。在网络中，输入图像被馈送到修改后的UNet（UNet1），后者会生成预测的蒙版（即output1）。然后，我们将输入图像与生成的蒙版（即output1）相乘，该蒙版用作第二个修改的U-Net（UNet2）的输入，该第二个U-Net（UNet2）生成另一个生成的蒙版（output2）。最后，我们将两个掩码（输出1和输出2）连接起来，以获得最终的预测掩码（输出）。 请在此处找到论文： ，Arxiv： 建筑学 数据集： 本实验使用以下数据集： MICCAI 2015细分挑战赛（用于培训的CVC-ClinicDB和用于测试的ETIS-Larib） CVC诊所数据库 病变边界分割挑战/ li> 2018数据科学碗挑战赛 超参数： 批次大小= 16 纪元数= 300

图像分割Keras：在Keras中实现Segnet，FCN，UNet，PSPNet和其他模型。 在Keras中实现各种深度图像分割模型。 链接到包含教程的完整博客文章： : 有效的Google Colab示例： Python介面： : CLI界面： ： 我们的其他仓库 Keras模型中的阶梯网络仅使用100个带标签的示例即可在MNIST上实现98％的测试准确性 杰出贡献者 Divam Gupta 鲁纳克（Rounaq Jhunjhunu）瓦拉 马里乌斯·贾斯顿 JaledMC 楷模 支持以下模型： 型号名称 基本型号 细分模型 fcn_8 香草CNN FCN8 fcn_32 香草CNN FCN8 fcn_8_vgg VGG 16 FCN8 fcn_32_vgg VGG 16 FCN32 fcn_8_resnet50 Resnet-50 F

存在严重病变时在CT中自动进行肺分割 该软件包提供了用于肺分割的训练有素的U-net模型。 目前，有四个模型可用： U-net（R231）：该模型在覆盖范围广泛的视觉变异性的庞大而多样的数据集上进行了训练。 该模型对单个切片进行分割，分别提取左，右肺，气袋，肿瘤和积液。 气管将不包括在肺分割中。 U-net（LTRCLobes）：该模型是在数据集的子集上训练的。 该模型对单个肺叶进行分割，但是当存在密集的病理或每个切片都不可见裂痕时，其性能有限。 U-net（LTRCLobes_R231）：这将运行R231和LTRCLobes模型并融合结果。 来自LTRCLobe的假阴性将由R231预测填充，并映射到邻居标签。 LTRCLobe的误报将被删除。 融合过程的计算量很大，视数据和结果而定，每卷可能要花费几分钟。 两种模型的应用实例。 左： U-net（R231），将区分左肺和右肺，并包括非常密集的区域，例如积液（第三排），肿瘤或严重纤维化（第四排）。 右： U-net（LTRLobes）将区分肺叶，但不包括非常密集的区域。 LTRCLobes_R231将融合LTRCLobe和R2

impGraphcut 交互式分割算法的 AC/C++ 实现，来自原始论文的 Graph-cut： Boykov 等人，用于 ND 图像中对象的最佳边界和区域分割的交互式图形切割，ICCV 2001。 使用 OpenCV 库。 使用最大流量优化。 提出使用多个特征融合的改进方案。

Clothes Segmentation using U2NET pretrained model from github.com/levindabhi/cloth-segmentation

《LabelStudio + MMDetection 实现目标分割预标注》的项目代码

matlab图像分割肿瘤代码美国图像中的脑肿瘤分割 该代码是在我的论文项目范围内，在我的帝国理工学院计算机（软件工程）理学硕士课程的最后一个学期开发的。 项目描述：包含在 安装 在本地克隆此存储库。 最好使用python虚拟环境来安装所有必需的软件包。 为避免出现任何问题，请通过运行来更新pip pip install --upgrade pip 通过运行安装所有必需的软件包 pip install -r requirements.txt 用法 RAS网络 要训​​练RAS网络模型，请在RAS / train.py文件夹中指定训练数据集路径并运行 python3 train.py 要测试RAS模型，请在RAS / test.py文件夹中指定测试数据集路径并运行 python3 test.py CPD网络 要训​​练CPD模型，请在CPD / train.py文件夹中指定训练数据集路径（image_root，gt_root）并运行 python3 train.py 要测试CPD模型，请在CPD / test.py文件夹中指定dataset_path并运行 python3 test.py

语义分割 这是一个训练语义隔离模型的存储库。 随着时间的流逝，它会得到改善。 ·· 目录 关于该项目 这个项目开始时是我的硕士论文。 我将尽我所能继续改进它。 内置使用 Python 3.7 PyTorch 1.2.0 火炬视觉0.4.0 入门 要启动并运行本地副本，请遵循以下简单步骤。 要求 首先按照以下步骤安装要求。 pip install -r requirments.txt 安装 克隆仓库git clone https://github.com/MR3z4/SemanticSegmentation.git 运行训练代码python main.py 用法 它将随着时间的推移完成。 路线图 多GPU支持 增加RMI损失 添加用于训练的混音选项 毫不犹豫地添加混音以进行混音训练 添加AdaBelief优化器选项进行培训 添加CE2P网络（具有正常的BatchNorm

今天这篇文章向大家展示如何使用segmentation_models.pytorch实现语义分割算法。 通过这篇文章，你可以学到： 1、如何使用segmentation_models.pytorch图像分割框架实现语义分割算法？ 2、如何使用和加载语义分割数据集？ 3、如何使用交叉熵和diceloss组合？ 4、如何使用wandb可视化。 5、了解二分类语义分割的常用做法。 6、如何实现二分类语义分割的训练。 7、如何实现二分类语义分割的预测。 我会在文章的末尾放上本文用的代码和数据集，可以让无法复现的朋友，通过下载我的代码快速复现算法，但是我还是希望大家能一步一步的去操作。如果有错误，也欢迎大家指正，谢谢！ 原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124069990

信用卡客户细分 业务问题银行不断需要为客户量身定制自己的经验，以保持其在银行业中的竞争力。 每年，银行都会创建定制的信用卡以适应其客户群的不同生活方式，并制定个性化的营销策略以扩大其目标市场。 了解银行客户群的特定特征已成为维持银行活力的关键。 该项目旨在利用聚类分析对公司的信用卡用户进行细分。 它可以帮助公司为客户提供定制的信用卡服务，从而提高他们的盈利能力。 ###数据集我们的数据集包括8950行和18列。 每行代表一个信用卡客户，各列主要是信用卡使用量变量。 除代表客户ID的列外，所有列均为数字。 在这些数字列中，我们有14个浮点变量和3个整数变量。 我们确认我们的数据集只有两列为NULL值； credit_limit和minimum_payments 。 我们使用中位数来填充credit_limit的1个缺失列和minimum_payments列的313个缺失值。 在确认mini