摘要：
pip install opencv-python import cv2 cv2.imread() 读取图片 cv2.imread(img_path, mode) img_path 表示图片路径 mode 表示读取图片的格式，如 $\quad$cv2.IMREAD_ANYCOLOR $\quad$c 阅读全文
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以 opencv 为例， pip install opencv-python conda install opencv-python 提供一些镜像网址： https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple http://mirrors.aliyun.com/pypi/s 阅读全文
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在使用linux服务器工程项目开发的时候，最为常用的是 tmux 和 vim编辑器。 其中 tmux 用于分屏可视化，还能保证断开连接后，程序在服务器后台继续运行。 vim 常用于查看文件，编辑代码。其中包含了大量快捷键。 tmux tmux是指通过一个终端登录远程主机并运行后，在其中可以开启多个控 阅读全文
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\(\quad\) 随着云应用的兴起，云服务器也是愈加普及。对于各种各样的应用，如web应用、App、桌面应用、游戏等需要联网的程序，他们的后端服务器往往都是 linux 系统。学好 linux 能够帮助我们方便快捷的搭建项目。本章节以 Ubuntu 为例，对 linux 系统中文件系统进行介绍，并 阅读全文
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\(\quad\) 忙活了几个月，毕业设计终于完成了，个人认为最应该记录的就是论文中踩的坑，下面将对一些常犯的错误进行总结。并以Work为例，进行简要介绍方法内容。 1. 论文基本结构 \(\quad\) 毕业论文(这里指的是毕业论文，不是期刊文献中的论文)主要分为前页、正文、后页三部分。 前页主要 阅读全文
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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 阅读全文
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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； \(\quad\) 首先，PGGAN 最主要的贡献在于提出了 Pr 阅读全文
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$\quad$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 \(\quad\) Progressive Growing of GANs for Improved Quali 阅读全文
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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 阅读全文
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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 阅读全文