『 kaggle』kaggle-DATA-SCIENCE-BOWL-2018(U-net方法) 1. 赛题背景 通过自动化细胞核检测,有利于检测细胞对各种治疗方法的反应,了解潜在生物学过程。队伍需要分析数据观察模式,抽象出问题并通过建立计算机模型识别各种条件下的一系列细胞核。 2. 数据预处理 数据分析 数据集包含部分的分割核图像。由于其获取方式、...
针对 2017 年数据科学杯赛（Data Science Bowl）——从 CT 扫描图中检测肺癌而编写的图像预处理教程使用 Python 实现模型的堆叠和嵌入教程一个全面的数据探索教程 其它亮点 我们发起了有史以来规模最大的数据科学家和机器学习者的调查研究。共有 16716 名受访者，最终产生 235 个探索数据集的公开 kernel。大家可以...
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 ...
3x3 CONV (ReLU +BN和Dropout) KAGGLE DATA SCIENCE BOWL 2018 CHALLENGE 这项挑战的主要任务是在图像中检测原子核。通过自动化核检测,你可以帮助更快的解锁治疗。识别细胞核是大多数分析的起点,因为人体30万亿个细胞中的大多数都包含一个充满DNA的细胞核,而DNA是给每个细胞编程的遗传密码。识别细胞核使研究人员能够...
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
【(Kaggle)2018 Data Science Bowl夺冠方案分享】《topcoders, 1st place solution | 2018 Data Science Bowl | Kaggle》 http://t.cn/RmuTtYi
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kaggle-DATA-SCIENCE-BOWL-2018 BOWL-2018_U-Net predict.png BOWL-2018_date_score.png BOWL-2018_model.png BOWL-2018_model_tensorboard.png BOWL-2018_overlay_contour.png BOWL-2018_post process all 1.png BOWL-2018_postprocess all good.png ...
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