摘要：
在进行深度学习时，为了提高精度，或者为了评估我们模型的优劣，以及如何选择一个更好的模型。这样我们就需要用到交叉验证方法。 我们主要实现如何使用KFold划分训练集和验证集 #coding:utf-8from sklearn.model_selection import KFold def selec 阅读全文
摘要：
对于小数据量医学图像进行深度学习使，会由于数据量过小而过拟合。因此我们需要采用数据扩充方法，而flip和rotate又是经常用到的，这里做一个简单的实现。 输入为[batchsize,height, width, channel]。这里是2D医学图像数据增强，我之前应该有写到3D增强，不过2D稍加改 阅读全文
摘要：
#coding:utf-8# 任务需要，需要删除多余的文件，手动删除太麻烦，几行python搞定 import os from glob import glob path = r"/media/icml-014/peixu/MyData/2019brain/valid/*" # 获取到目录 all_ 阅读全文