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摘要: 论文: FusionNet: A deep fully residual convolutional neural network for image segmentation in connectomics 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.05360 论文思想: F 阅读全文
posted @ 2019-09-09 12:03 会飞的鱼摆摆 阅读(656) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文:Suggestive Annotation: A Deep Active Learning Framework for Biomedical Image Segmentation 论文地址:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319- 阅读全文
posted @ 2019-08-27 11:58 会飞的鱼摆摆 阅读(193) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文:DCAN: Deep Contour-Aware Networks For Accurate Gland Segmentation ——CVPR 2016 论文地址:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/paper 阅读全文
posted @ 2019-08-15 11:51 会飞的鱼摆摆 阅读(222) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文:Quantization of Fully Convolutional Networks for Accurate Biomedical Image Segmentation ——CVPR 2018 论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_ 阅读全文
posted @ 2019-08-02 11:46 会飞的鱼摆摆 阅读(129) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文:Image Segmentation of Liver CT Based on Fully Convolutional Network 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8275754 论文思想: 对数据进行预处理(调整HU) 阅读全文
posted @ 2019-07-17 11:35 会飞的鱼摆摆 阅读(166) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: DeepLab v1:Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs ——ICLR 2015 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf De 阅读全文
posted @ 2019-06-27 11:27 会飞的鱼摆摆 阅读(113) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目标 从像素水平(pixel-level)上,理解、识别图片的内容 根据图像信息进行分割 输入 任意尺寸图片 输出 同尺寸的分割标记(像素水平) 每个像素会被识别为一个类别 语义分割的用处: 机器人视觉和场景理解 辅助/自动驾驶 医学X光 论文:Fully Convolutional Network 阅读全文
posted @ 2019-06-14 11:21 会飞的鱼摆摆 阅读(533) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文:Deep Residual Learning for Image Recognition 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.03385 深度残差网络(ResNet)是由微软研究院的何凯明小组在2015年提出来的一种极度深层的网络,当时提出来的时候已经达到了152层 阅读全文
posted @ 2019-05-28 11:15 会飞的鱼摆摆 阅读(280) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 局部响应归一化(Local Response Normalization, LRN): LRN,局部响应归一化。在神经学科中,有一个叫横向抑制(lateral inhibition)的概念,这种抑制的作用就是阻止兴奋神经元向邻近神经元传播其动作趋势,从而减少兴奋神经元的邻近神经元的激活程度。借鉴了这 阅读全文
posted @ 2019-05-13 11:05 会飞的鱼摆摆 阅读(89) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 神经网络发展阶段 卷积神经网络CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是近年发展起来,并广泛应用于图像处理和图像识别等领域的一种多层神经网络。 传统BP网络存在的问题: 1. 权值太多,计算量太大 2. 权值太多,需要大量样本进行训练 卷积神经网络( 阅读全文
posted @ 2019-04-27 13:07 会飞的鱼摆摆 阅读(294) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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