随笔分类 - yipai智能
D:\yyy\UNetSegmentation_code_20180301\data\train
摘要:key1 numpy.save("filename.npy",a)利用这种方法,保存文件的后缀名字一定会被置为.npy,这种格式最好只用numpy.load("filename")来读取。 key2 我们将要使用的网络是教程开端提到的U-net,使用的是keras框架来构建。 损失函数是Dice系数
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guling code细节
摘要:分水岭算法: 任何一幅灰度图像都可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以被看成是山峰,灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水,随着水的位的升高,不同山谷的水就会相遇汇合,为了防止不同山谷的水汇合,我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停的灌水,不停的构建堤坝直到所有的山峰都被水
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resNet代码-小象/cv
摘要:C:\yyy\ml\dengsong\ChinaHadoop\ChinaHadoop_C4-master\ChinaHadoop_C4-master\C4_ResNet_TF http://blog.csdn.net/zhangboshen/article/details/70852373 类似代码
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unet网络讲解,附代码
摘要:转: http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html key1: FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类(全联接
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