深度学习实战（十）：使用PyTorch进行3D医学图像分割1.项目简介2.3D医学图像分割的需求3.医学图像和MRI4.三维医学图像表示5.3D-Unet模型5.1损失函数：DiceLoss5.2医学成像数据5.2.12017年I-Seg医学图像数据挑战赛6.MedicalZoo6.1实施细节6.2代码6.3实验结果7.总结MedicalZoo论文：Deeplearninginmedicalimageanalysis:acomparativeanalysisofmulti-modalbrain-MRIsegmentationwith3Ddeepneuralnetworks代码已开源：Medic
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱~~~一、行为识别简介行为识别是视频理解中的一项基础任务，它可以从视频中提取语义信息，进而可以为其他任务如行为检测，行为定位等提供通用的视频表征现有的视频行为数据集大致可以划分为两种类型1：场景相关数据集 这一类的数据集场景提供了较多的语义信息仅仅通过单帧图像便能很好的判断对应的行为 2：时序相关数据集 这一类数据集对时间关系要求很高，需要足够多帧图像才能准确的识别视频中的行为。例如骑马的例子就与场景高度相关，马和草地给出了足够多的语义信息但是打开柜子就与时间高度相关，如果反转时序甚至容易认为在关闭柜子 如下图 二、数据准备数据的准备包括对视
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱~~~一、行为识别简介行为识别是视频理解中的一项基础任务，它可以从视频中提取语义信息，进而可以为其他任务如行为检测，行为定位等提供通用的视频表征现有的视频行为数据集大致可以划分为两种类型1：场景相关数据集 这一类的数据集场景提供了较多的语义信息仅仅通过单帧图像便能很好的判断对应的行为 2：时序相关数据集 这一类数据集对时间关系要求很高，需要足够多帧图像才能准确的识别视频中的行为。例如骑马的例子就与场景高度相关，马和草地给出了足够多的语义信息但是打开柜子就与时间高度相关，如果反转时序甚至容易认为在关闭柜子 如下图 二、数据准备数据的准备包括对视
官网 Reproducibility—PyTorch1.11.0documentation在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。不同的初始化参数往往会导致模型的训练结果会存在一定的差异。当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的，就需要保证每一次初始化的参数都不变，这就引入了随机种子。在PyTorch中，通过设置全局随机数种子可以实现这个目的。本文总结了PyTorch中固定随机种子的方法。一 训练过程的不确定性在训练过程中，若相同的数据数据集，相同的训练集、测试集划分方式，相同的权重初始化，但是每次训练结果不同，可能有以下几个原因：PyTorch、Python、Numpy中的随机
官网 Reproducibility—PyTorch1.11.0documentation在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。不同的初始化参数往往会导致模型的训练结果会存在一定的差异。当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的，就需要保证每一次初始化的参数都不变，这就引入了随机种子。在PyTorch中，通过设置全局随机数种子可以实现这个目的。本文总结了PyTorch中固定随机种子的方法。一 训练过程的不确定性在训练过程中，若相同的数据数据集，相同的训练集、测试集划分方式，相同的权重初始化，但是每次训练结果不同，可能有以下几个原因：PyTorch、Python、Numpy中的随机
使用说明torch.cdist的使用介绍如官网所示，它是批量计算两个向量集合的距离。其中，x1和x2是输入的两个向量集合。p默认为2，为欧几里德距离。它的功能上等同于scipy.spatial.distance.cdist(input,’minkowski’,p=p)如果x1的shape是[B,P,M],x2的shape是[B,R,M]，则cdist的结果shape是[B,P,R]进一步的解释x1一般是输入矢量，而x2一般是码本。x2中所有的元素分别与x1中的每一个元素求欧几里德距离(当p默认为2时)如下面示例importtorchx1=torch.FloatTensor([0.1,0.2,0
使用说明torch.cdist的使用介绍如官网所示，它是批量计算两个向量集合的距离。其中，x1和x2是输入的两个向量集合。p默认为2，为欧几里德距离。它的功能上等同于scipy.spatial.distance.cdist(input,’minkowski’,p=p)如果x1的shape是[B,P,M],x2的shape是[B,R,M]，则cdist的结果shape是[B,P,R]进一步的解释x1一般是输入矢量，而x2一般是码本。x2中所有的元素分别与x1中的每一个元素求欧几里德距离(当p默认为2时)如下面示例importtorchx1=torch.FloatTensor([0.1,0.2,0
PyTorchmodel返回函数总结——model.state_dict()，model.modules()，model.children()，model.parameters()文章目录PyTorchmodel返回函数总结——model.state_dict()，model.modules()，model.children()，model.parameters()前言一、model.modules()，model.children()，model.parameters()1.1model.modules()1.2model.named_modules()1.3model.children()
PyTorchmodel返回函数总结——model.state_dict()，model.modules()，model.children()，model.parameters()文章目录PyTorchmodel返回函数总结——model.state_dict()，model.modules()，model.children()，model.parameters()前言一、model.modules()，model.children()，model.parameters()1.1model.modules()1.2model.named_modules()1.3model.children()
一、docker的概念原理参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81693661 https://www.zhihu.com/question/506867139 https://blog.csdn.net/weixin_44751294/article/details/123191429 看过上面两个链接，就对docker是什么作用，怎么用有个大概的了解。简单摘要一些对我来说比较重要的点如下：（1）docker可以让环境配置变得简单，在多人同时使用一台服务器或者时不时换电脑换机器所有的包时都很有用（2）docker可以看
