U-Net算法是一种适合医学影像分割的网络模型。医学领域进行视觉分割的一大难题是数据比较少,而U-Net模型,可以相对较少的数据,准确预测肿瘤存在的位置。 Abstract There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a net...
idcnn模型简介 idc算法 预备知识 信息熵 信息熵是由香农于1948年提出来的,从此以后,就通过信息熵的大小来判断这个信息包含的信息量。计算公式如下, 其中pi代表的是信息 i 再所有信息中出现的几率。不难看出如果一个事件出现的概率小,他的信息熵就会大。因此它所包含的信息量也越多,为什么呢?举一个例子,太阳东升...
在识别马的任务当中,这些层可以被用来执行相同的识别任务,识别马的相关特征。借助ResNet-50你可以识别出眼睛、耳朵、腿和马的轮廓,不过你还需要更多的辅助数据来进一步训练神经网络区别马和狗的不同。 使用马的标记训练数据来进行额外训练,模型将会总结出越来越多关于马所独有的特征点。 借助迁移学习搭建卷积神经网络...
Resnet是残差网络(Residual Network)的缩写,该系列网络广泛用于目标分类等领域以及作为计算机视觉任务主干经典神经网络的一部分,典型的网络有resnet50, resnet101等。Resnet网络的证明网络能够向更深(包含更多隐藏层)的方向发展。 论文:Deep Residual Learning for Image Recognition 一、构造ResNet50模型 1、残差结构 R...