RandLA-Net-Enhanced 原代码论文主要贡献：提出更快的点云语义分割模型。 对比现有的采样方法，发现随机采样最好。 为了减小随机采样丢失的信息，提出局部特征采样器，包括 Local Spatial Encoding (LocSE) 和 Attentive Pooling。 下为此代码对应文献信息。 @article{hu2019randla, title={RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds}, author={Hu, Qingyong and Yang, Bo and Xie, Linhai and Rosa, Stefano and Guo, Yulan and Wang, Zhihua and Trigoni, Niki and Markham, Andr

Pytorch-3D-医学图像语义分割 这是我的私人研究资料库的发行版。 随着研究的进行，它将进行更新。 为什么我们需要AI来进行医学图像语义分割？ 放射治疗治疗计划需要精确的轮廓，以最大程度地扩大目标覆盖范围，同时最大程度地降低对周围高风险器官（OAR）的毒性。 医师的专业知识和经验水平各异，在手动轮廓绘制过程中会引入较大的观察者内变化。 观察者之间和观察者内部的轮廓变化导致治疗计划的不确定性，这可能会损害治疗结果。 在当前的临床实践中，由医生进行手动轮廓绘制非常耗时，当患者躺在沙发上时，它无法支持自适应治疗。 例子 CT切片 地面真相 预言 更新日志 2020年7月11日更新 基本训练/验证功能 型号：更深的3D残留U-net 2020年7月13日更新 型号：3D残留U-net 数据加载器中的规范化控制 考虑引用我们的论文： Zhang，Z.，Zhao，T.，Gay，H.，Z