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基于Pytorch的3D
立体图像
分类完整代码和LIDC结节分叶征数据集
如题,本资源包含了完整的训练代码和训练数据。更多详情可参考博客一:https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125051953 博客二:https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125064999 数据集部分是LIDC-IDRI的CT结节的数据集,其中供参考的是分叶征的完整数据集(如果需要良恶性、毛刺征等等,可以私信我补充)。代码部分还包括了数据生成的代码,这部分可以帮助你后续产生自己的训练数据集。
2024-03-16 16:54:44
298.1MB
pytorch
pytorch
数据集
1
行业分类-设备装置-三维组织器官培养模型及其高通量自动化
立体图像
分析平台及其应用.zip
行业分类-设备装置-三维组织器官培养模型及其高通量自动化
立体图像
分析平台及其应用
2023-04-30 10:19:23
738KB
1
基于显著性分析的
立体图像
视觉舒适度预测
基于显著性分析的
立体图像
视觉舒适度预测
2023-03-08 07:19:48
1.84MB
研究论文
1
四元数小波变换优化单目图的无参考
立体图像
质量评价
通过四元数小波变换分解
立体图像
的左右视图,获取不同尺度不同方向的幅值相位信息,并结合人眼视觉特性生成单目图;对左右视图和单目图作亮度去均值对比度归一化(MSCN)处理,获取MSCN系数图,采用广义高斯分布模型拟合MSCN系数和MSCN四方向邻域系数乘积,提取统计参数特征(联合峰度、偏度、标准偏差和能量),组成特征向量,通过XGBoost模型预测图像质量感知得分。结果表明,所提
立体图像
质量评价算法在LIVE3D图像库上优于其他方法,并且运行速度得到大幅度提高。
2022-11-27 20:42:17
10.01MB
图像处理
立体图像
四元数小
单目图
1
Stefano Mattoccia 的讲义 Stereo Vision: algorithms and applications
Stefano Mattoccia 的讲义 Stereo Vision: algorithms and applications,自己花了很大力气下下来的,对立体视觉的讲解和各种方法的比较
2022-09-25 16:53:31
13.84MB
立体图像
算法
1
一种基于立体视觉的稀疏视差估计的视差计算混合算法:基于校正后的
立体图像
对和少量参数,输出左图像的视差图。-matlab开发
请引用这些论文: [1] S. Mukherjee和R. Guddeti,“使用加速框架在
立体图像
中基于深度的选择性模糊”,Springer-Verlag杂志“ 3D研究”,第1卷。 5,没有。 2014 年 3 月。 [2] S. Mukherjee 和 R. Guddeti,“基于立体视觉的稀疏视差估计的视差计算混合算法”,IEEE 第 10 届信号处理和通信国际会议 (SPCOM),2014 年 7 月。 我的算法采用了一种快速的混合方法(基于块和区域的混合)从校正后的
立体图像
对进行立体视差估计。 对于来自 Middlebury 立体视觉数据集的三个标准基准图像(Tsukuba、Sawtooth 和 Venus),其错误率分别低至 7.8%、5.3% 和 4.7%,尺寸分别为 384x288、434x380 和 434x383 像素。 该算法在具有 Intel i7-2600 CPU
2022-05-25 14:48:46
368KB
matlab
1
一种用于
立体图像
匹配的改进稀疏匹配算法.doc
一种用于
立体图像
匹配的改进稀疏匹配算法.doc
2022-05-09 19:15:20
413KB
算法
文档资料
基于BEMD的无参考模糊失真
立体图像
质量评价方法
基于BEMD的无参考模糊失真
立体图像
质量评价方法
2022-04-04 11:00:38
2.5MB
研究论文
1
在 Matlab 中可视化 MRI 图像等 3D
立体图像
数据:动态显示 MRI 图像等 3D
立体图像
数据。 单击图像以更改位置。-matlab开发
在此文件中,使用了 mri.mat 数据。 如果要显示其他数据,可以将数据保存到矩阵 D1,或修改 .m 文件。 单击任何三个 MRI 图像,然后按“ENTER”以在新的 [x,y,z] 位置更改切片。 按“ESC”并按“ENTER”退出。
2022-03-20 15:14:01
2KB
matlab
1
随机点
立体图像
生成
随机点
立体图像
历史发展、生成方法、软件介绍
2022-01-04 21:32:37
1.18MB
立体视差
随机点
1
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