随笔分类 - 每日踩坑日记
恰如其名
摘要:本篇文章主要是生成对抗网络的衡量指标进行介绍,尤其是当生成对抗网络用于(医学图像增强),我们应该用何等方法进行衡量。 常见的 GAN 衡量指标有可视化查看,以及定量数值分析 Inception Score(IS), Fréchet Inception Distance(FID) 等等方法。同时当GA
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摘要:本文主要介绍 StyleGAN,并用在 CheXpert 数据集上 在上一篇博客ProGAN / PGGAN中,我们介绍了 PGGAN 的原理,已经PGGAN如何增强图像生成的多样性和网络正则化,并最后对其实验的细节进行简略的说明; 首先,PGGAN 最主要的贡献在于提出了 Pr
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摘要:本次毕业设计准备使用 StyleGAN,但是介绍 StyleGAN 之前,首先需要介绍他的前身 PGGAN,本篇论文准备介绍 PGGAN 的基础知识。 1.PGGAN 引入 Progressive Growing of GANs for Improved Quali
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摘要:毕业设计题目是《生成对抗网络医学图像数据增强的分析与实现》,在网上找了好长时间,选取了吴恩达教授在网上公开的数据集 CheXpert,该数据集是一个大型胸片数据集,之前的论文已经有所介绍,现在我们就跟着这篇论文,介绍一下他们所使用的分类模型, DenseNet,同时我们也使用该模型作为衡量医学图像数
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摘要:毕设题目是关于使用生成对抗网络进行医学图像数据增强的研究,在寻找大型公开数据集过程中,选中了 CheXpert 数据集,下面对他进行介绍。 CheXpert是2019年吴恩达团队公开的一个大型X线胸片数据集,本篇数据及对应文章 CheXpert: A Large Chest Radiograph D
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摘要:这几天为了毕业设计项目,忙的不行。因为本人毕设是关于医学图像数据增强算法方面的研究,近期主要是阅读并复现了一篇论文。论文的名称是SAGAN。下面,我将论文和代码进行简要的介绍,主要说的是其中的坑点! Self-Attention Generative Adversarial Networks Han
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