使用PyTorch在MURA数据集上的DenseNet
在MURA数据集上实现169层模型的PyTorch实现，灵感来自Pranav Rajpurkar等人的论文 。 MURA是肌肉骨骼X射线照片的大型数据集，其中放射医师手动将每项研究标记为正常或异常。
重要事项：
所实现的模型是169层DenseNet，其单节点输出层使用ImageNet数据集上预先训练的模型中的权重进行初始化。
在将图像馈送到网络之前，将每个图像标准化为具有与ImageNet训练集中的图像相同的均值和标准差，并缩放为224 x 224，并通过随机的横向反转和旋转进行增强。
该模型使用了本文提到的改进的二进制交叉熵损失函数。
每次经过一段时间后，验证损失达到稳定水平，学习率就会下降10倍。
优化算法是默认参数β1= 0.9和β2= 0.999的Adam。
根据MURA数据集文件：
该模型将一个或多个用于上
2022-09-21 22:28:28
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肌肉骨骼X光片异常分类器
实验
网络
准确性（遇到）
精度（遇到）
召回（遇到）
F1（遇到）
河童（相遇）
DenseNet169（基准）
.83（.84）
.82（.82）
.87（.90）
.84（.86）
.65（.65）
移动网
.81（.83）
.80（.82）
.85（.89）
.82（.85）
.62（.62）
NASNetMobile
.82（.83）
.78（.80）
.89（.92）
.83（.86）
.63（.63）
此外，pytorch中的ResNet50也获得了等效的结果。
数据集
@misc{1712.06957,
Author = {Pranav Rajpurkar and Jeremy Irvin and Aarti Bagul and Daisy Ding and Tony Duan and Hershel M
2022-02-13 18:21:16
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This book remains a classic in the of field of dislocation dynamics. This is one of the very few textbooks available that deals with kinetic and dynamics of dislocations in a lucid way. The best thing about the book is its numerous illustrations to put across the concepts. This is extremely helpful in understanding the geometry and interactions these complex beasts, dislocations
2021-09-04 13:31:52
3.74MB
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附件为显示器上点状、带状等不同形态的mura视觉检测算法，主要采用了LOG滤波器对缺陷图像进行了处理，附件内有文档说明如何针对缺陷设计滤波器，希望对大家有所启发。
2021-07-16 19:02:50
1.78MB
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Mura.js
Mura.js是可与Mura CMS JSON / REST API进行交互的javscript实用程序
Mura CMS是由创建的CFML开源内容管理系统。 Mura旨在供市场部门，网页设计师和开发人员使用。
安装
浏览器
[removed][removed]
巴别塔
Babel是下一代JavaScript编译器。 功能之一是即使现在浏览器尚不支持该功能，也可以立即使用ES6 / ES2015模块。
import Mura from "mura.js";
Browserify / Webpack
有多种使用Browserify和Webpack的方法。 有关使用这些工具的更多信息，请参考相应项目的文档。 在脚本中，包括jQuery通常通
2021-04-03 17:08:25
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