代码解读:对应代码中的gt_ds代码块。示意图中是GT Mask下采样,代码中是Predict Mask上采样。代码中有个小瑕疵。分割类别数在class EGEUNet的输入参数中是软编码的,但在构建gt_conv#时是硬编码成1。作者这里是针对二分类(前景和背景)任务,所以硬编码成1也不会报错。 读后感 我的轻量化语义分割模型和EGE-UNet都...
人工智能+医学图像分割实战教程:unet、Resnet医学数据集分类、YOLOV5细胞检测、医药问答知识图谱、deeplab分割一口气学爽! 1039 2 48:16 App 一统Ai圈的Transformer、到底是做啥的? 72 -- 49:24 App 【医疗实战】前沿研究!深度学习在医学超声图像分析中的应用!基于deeplab的心脏视频数据诊断分析实战!人工智能/深度学...
一键润色论文/中英互译/自动读论文/代码解释/自动分析源码/生成分析报告 845 13 6:39 App 【Segment Anything】玩一玩 Meta AI 最新的图像分割模型 SAM 1万 72 33:11:12 App 这绝对是2023年全网最好【深度学习PyTorch】教程,100集精讲,带你完全吃透Pytorch!(AI人工智能|机器视觉|深度学习) 4889 9 13:54...
GAB模块的代码解读中提到，该模块使用了Layer Normalization（LN）与深度可分离卷积（DW）进行特征融合，但存在疑问的是，是否可以将LN替换为Group Normalization（GN）以更好地融合通道间的信息。此外，代码中使用多次GroupNorm，与GAB模块的分组处理相对应。此外，EGE-UNet还采用了深度监督策略，通过在不同...
代码解读 代码来源:https://github.com/jakeret/tf_unet layers 初始化weights 和 bias defweight_variable(shape,stddev=0.1,name="weight"):initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=stddev)returntf.Variable(initial,name=name)defweight_variable_devonc(shape,stddev=0.1,name="weight_devonc"):returntf.Var...
fromsetuptoolsimportsetup,find_packages# 获得__version__.py里的内容,使得获取到__version__exec(open('pytorch3dunet/__version__.py').read())setup(name="pytorch3dunet",# 包名称---生成的egg名称# 自动动态获取packages,默认在和setup.py同一目录下搜索各个含有 init.py的包。exclude:打包的时,排除tes...
Module丶main创建的收藏夹研究内容:【图像分割Unet解读及模型构建实战】迪哥带你从原理到手撸代码!基于Pytorch搭建Unet图像分割平台(人工智能/深度学习/计算机视觉),如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览