matlab图像分割肿瘤代码该软件包含对工具箱MatConvNet（）的修改。
MatConvNet是在Matlab上实现CNN的工具箱。
该代码实现了我们用于自动黑色素瘤诊断的解决方案，该解决方案最初已提交给ISIC
2017黑色素瘤诊断挑战（），然后针对本文进行了改进：
I.
Gonzalez
Diaz，“
DermaKNet：将皮肤科医生的知识整合到卷积神经网络中，以诊断皮肤病变”，在IEEE生物医学和健康信息学杂志上，第1卷。
PP，不。
99，第1-1页。
doi：10.1109
/
JBHI.2018.2806962
我们已经参加了第3部分：病变分类。
在此任务中，要求参与者完成两项独立的二进制图像分类任务，这些任务涉及皮肤病变（黑色素瘤，痣和脂溢性角化病）的三种独特诊断。
在第一个二进制分类任务中，要求参与者区分（a）黑色素瘤和（b）痣与脂溢性角化病。
在第二个二进制分类任务中，要求参与者区分（a）脂溢性角化病和（b）痣和黑色素瘤。
定义：
Melanoma
–
malignant
skin
tumor,
derived
from
melanocytes
(melanoc
2022-03-24 21:38:44
296.43MB
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这里的即插即用模块主要分为注意力模块和其他模块。即插即用模块一般是作为一个独立的模块，可以用于取代普通的卷积结构，或者直接插入网络结构中。最常见的即插即用模块莫过于注意力模块了，近些年好多略显水的工作都用到了注意力模块，仅仅需要简单添加这些注意力模块即可作为论文的创新点，比如SENet+Darknet53 组合。
2021-10-20 18:28:01
1.69MB
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Attention：注意力机制在Keras当中的实现
目录
所需环境
tensorflow-gpu==1.13.1
keras==2.1.5
LSTM中的注意力机制
在本库中，我将注意力机制施加在LSTM的Step上，目的是注意输入进来的样本，每一个Step的重要程度。我们使用的样本数据如下：
X = [[-21.03816538 1.4249185 ]
[ 3.76040424 -12.83660875]
[ 1. 1. ]
[-10.17242648 5.37333323]
[ 2.97058584 -9.31965078]
[ 3.69295417 8.47650258]
[ -6.91492102 11.00583167]
[ -0.03511656 -
2021-08-20 16:05:05
5KB
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