Conclusion 最终的方法即上面介绍的方法,最好的成绩是0.412,被选为最终提交的结果成绩是0.398,排名是507。 由于U-Net是一种端到端的方法,加上合适的数据预处理和后处理,使得最终能够对每个像素点做出预测。 建模过程和使用数据前文已经介绍。 通过adam优化器来训练网络使得损失降低。模型训练中通过keras的callbacks函数...
作为全球最大的数据科学竞赛平台，Kaggle 也顺理成章搭上了这班顺风车，与 Booz Allen Hamilton 咨询公司一同推出了 2018 年 Data Science Bowl 比赛。众所周知，鉴定细胞的细胞核是大多数医学分析的起点。人体 30 万亿细胞中，大部分都有细胞核，而这些细胞核中存储了 DNA。识别细胞核可以让研究人员识别样本中的...
不是用的plain Unets,而是预训练的非常深的编码器(Resnet50不够)。That makes a huge difference when you don't have enough data, which is clearly the case。 使用预训练模型(只用来初始化,然后端到端训练)非常重要,如果直接训练一个plain Unet,结果会差很多。 Encoders were initialized with pretrained ...
DATA-SCIENCE-BOWL-2018:DATA-SCIENCE-BOWL-2018在发散图像中找到原子核以促进医学发现-源码 Ro**ep上传80.36 MB文件格式zippythonmachine-learningtensorflowkerasjupyter-notebook 数据科学周刊-2018 在发散图像中找到原子核以促进医学发现 现货核。 速度治愈。
登录 2018 data science bowl 第一名方案新鲜出炉,鉴定细胞核新技能 get 雷峰网leiphone 2018-04-24 10:18:00 1 / 2 相关图集 评论 暂无评论
全卷积神经网路【U-net项目实战】U-Net网络练习题: Kaggle - 2018 Data Science Bowl,因为Kaggle有该比赛,而且code写的很简单易懂,于是乎拿来玩一下。https://www.kaggle.com/keegil/keras-u-net-starter-lb-0-277?scriptVersionId=21855/notebook与U-Net相关的开源项目
Data_Science_Bowl_2018.ipynb LICENSE README.md data_util.py main.py model.png model.py u-net-architecture.png README GPL-3.0 license DATA-SCIENCE-BOWL-2018 Find the nuclei in divergent images to advance medical discovery Spot Nuclei. Speed Cures. ...
【(Kaggle)2018 Data Science Bowl夺冠方案分享】《topcoders, 1st place solution | 2018 Data Science Bowl | Kaggle》 http://t.cn/RmuTtYi
The 2018 Data Science Bowl attracted 3,891 teams worldwide to make the first attempt to build a segmentation method that could be applied to any two-dimensional light microscopy image of stained nuclei across experiments, with no human interaction. Top participants in the challenge succeeded in ...