GS-TransUNet: Integrated 2D Gaussian Splatting and Transformer UNet for Accurate Skin Lesion Analysis 方法:论文提出了一种名为GS-TransUNet的方法,将Transformer和UNet结合,通过2D高斯溅射技术生成精确分割掩码,同时实现皮肤病变的分类和分割任务,提升了诊断精度。 创新点: GS-TransUNet首次将2D高斯点渲染技术与Transf...
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在UNet++上的实验 我使用Drishti-GS数据集,这与Ronneberger等人在他们的论文中使用的不同。该数据集包含101幅视网膜图像,以及用于检测青光眼的光学disc和光学cup的mask标注。青光眼是世界上致盲的主要原因之一。50张图片用于训练,51张用于验证。 度量 我们需要一组指标来比较不同...
1–9.该研究利用 3D U-Net 对脑肿瘤进行分割，处理三维 MRI 数据。Xu
深度学习常用功能是像素分类和对象检测。我们可以使用遥感影像制作蔬菜大棚样本,训练模型从而快速提取所有蔬菜大棚。 本案例使用UnetModel,来自: 8月5日—8月9日在苏州举办的《遥感高级应用》课程 案例数据使用吉林一号/高景一号影像 因为课堂时间关系,训...
语义分割是计算机视觉的一个问题,我们的任务是使用图像作为输入,为图像中的每个像素分配一个类。在语义分割的情况下,我们不关心是否有同一个类的多个实例(对象),我们只是用它们的类别来标记它们。有多种关于不同计算机视觉问题的介绍课程,但用一张图片可以总结不同的计算机视觉问题: ...
Nimgs = 20 channels = 3 height = 584 width = 565 # 封装数据保存位置 dataset_path = "./DRIVE_datasets_training_testing/" def get_datasets(imgs_dir,groundTruth_dir,borderMasks_dir,train_test="null"): imgs = np.empty((Nimgs,height,width,channels)) groundTruth = np.empty((Nimgs,...
3d_fullres: a 3D U-Net that operates on a high image resolution (for 3D datasets only) 3d_lowres→ 3d_cascade_fullres: a 3D U-Net cascade where first a 3D U-Net operates on low resolution images and then a second high-resolution 3D U-Net refined the predictions of the former (for...
Nimgs = 20 channels = 3 height = 584 width = 565 # 封装数据保存位置 dataset_path = "./DRIVE_datasets_training_testing/" def get_datasets(imgs_dir,groundTruth_dir,borderMasks_dir,train_test="null"): imgs = np.empty((Nimgs,height,width,channels)) groundTruth = np.empty((Nimgs,...
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