DICE：DICE 数据集专注于低光照图像增强，包含大量真实场景下低照度图像，适用于图像增强算法的开发与测试 。 LIME：LIME 数据集是低光照图像增强领域的经典无监督数据集，由极暗环境拍摄的 RAW 格式图像组成，主要用于暗部细节恢复与噪声抑制研究 。 MEF：MEF（Multi-Exposure Fusion）数据集包含同一场景下不同曝光程度的图像序列，专为多曝光融合和 HDR 重建任务设计 。 NPE：NPE（Naturalness Preserved Enhancement）数据集强调自然视觉保持，适用于低光照图像增强算法在真实场景中的自然性评估 。 VV：VV 数据集是高分辨率自然低光场景图像集合，涵盖城市夜景和室内弱光环境，常用于算法在真实场景中的性能评估。

骰子系数 matlab代码EASY-分析 与 MSKCC EASY 研究相关的分析 MATLAB 代码 由于快速原型设计需求，最初的实现是在 MATLAB 中完成的。 下面简要介绍这些功能。 在核心 MATLAB 旁边，代码需要 Neuroelf 工具箱（可从 获得）。 easy_annotate.m 此函数将读取注释图像，这些图像必须位于单个文件夹中，并命名如下： [STUDYTOKEN]_ISIC[NUMBER]_[ANNOTATOR]_[FEATURE].jpg 例如 EASYstudy1_ISIC0016092_BestAnnotator_Dots.jpg ISIC[NUMBER]部分用于检测标注与哪个图像相关， [ANNOTATOR]部分用于检测每张图像的标注者数量，最后[FEATURE]部分用于将数据分组为特征. 该函数的第一个参数是 easy_annotate 在其中搜索图像的文件夹。 如果未给出参数，则默认为easy_annotate.m文件所在的文件夹。 在注释（掩码）图像旁边，还需要原始 ISIC 图像，以及默认为'Annotations/study1.csv'的研

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骰子系数 matlab代码MRI分割 用于大脑异常分割的 U-Net 模型的实现. 有关原始源代码的更多信息，请查看作者编写的代码和代码。 数据集 用于训练该模型的数据集是 ，可在 Kaggle 上获得。 它包含来自 110 名患者的数据。 数据由大小为 256x256x3 的 MRI 切片和相应的二进制掩码 256x256 组成。 患者的最小和最大切片数分别为 20 和 88。 训练 该网络使用 105 名患者进行训练，其余 5 名用于验证。 数据增强包括 -20 到 20 度之间的旋转、水平和垂直翻转。 损失是使用 计算的。 该模型在 GPU 上进行了 85 次训练。 检索具有最佳验证损失的权重以进行验证预测。 结果 平均验证准确率约为 88%。 下面切片中的绿色分割代表真实情况，红色分割代表模型的预测。 安装 要安装依赖项，请运行以下命令： pip install -r requirements.txt 如果使用 Conda，您还可以创建具有以下要求的环境： conda env create -f environment.yml 默认情况下，环境名称为mri-segmentati

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Wechat_miniPgm_Dice 微信小程序——大话骰 核心是调用wx.onAccelerometerChange（）API，监测手机上下摇动重力变化，来实现摇一摇功能。 玩法： 点击按钮 -> 骰子转动 -> 按钮提示变化（请摇一摇手机） -> 摇动成功时手机释放震动，骰子停止 ->按钮回复成最初模样

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