给出一个PyTorch的代码,来自github:https://github.com/mattmacy/vnet.pytorch 这论文还没有复现,所以这份代码主要还是对着论文理解V-Net的结构用的。
论文题目:《Multi-Passage Machine Reading Comprehension with Cross-Passage Answer Verification》 论文来源链接:原文链接 Abstract 基于真实Web数据的机器阅读理解(MRC)要求机器通过对搜索到的多个段落进行分析以后,回答问题。与基于当个段落的MRC相比,多个段落的MRC更具有挑战性,因为我们可能会从不同的段落中获得多个令人...
论文阅读笔记(五十四):V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
实验结果表明,改进后的V-Net分割网络DSC值和HD值分别可达到0.903和3.912 mm,优于其他网络。综上所述,本文算法能够准确地分割出前列腺的三维体积,对前列腺疾病的诊断和治疗有着重要意义。 重要声明 利益冲突声明:本文全体作者均声明不存在利益冲突。 作者贡献声明:高铭远负责本文实验设计及论文撰写;闫士举、宋成利对...
U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络[译] U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络 翻译自:k3v1n1990s 原论文:U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 上传者:k3v1n1990s时间:2018-01-04 V-Net:Fully Convolutional Neural Networks ...
业界 | 百度提出机器阅读理解技术V-NET,登顶MS MARCO数据集榜单 机器之心发布 作者:吴昕 据机器之心了解,百度自然语言处理团队研发的 V-Net 模型以 46.15 的 Rouge-L 得分登上微软的 MS MARCO(Microsoft MAchine Reading COmprehension)机器阅读理解测试排行榜首。MS MARCO 排行榜 MS MARCO 官方 twitter 发出...
GoogLeNetv1 论文研读笔记 Going deeper with convolutions 原文链接 摘要 研究提出了一个名为“Inception”的深度卷积神经网结构,其目标是将分类、识别ILSVRC14数据集的技术水平提高一个层次。这一结构的主要特征是对网络内部计算资源的利用进行了优化。这一目标的实现是通过细致的设计,使得在保持计算消耗稳定不变的...
Inception-V2 论文地址 参数详情 2019120506.jpg 模型结构特点 第一:Inception V2吸收了VGGNet的优点,利用多个小尺度卷积代替一个大尺度卷积,节省计算量。 第二:引入BN(Batch Normalization)避免梯度消失(inception V1中使用多个中间层loss,避免梯度消失)。
引入深度可分离卷积的 Inception,称之为 Xception,其作为 Inception v3 的改进版,在 ImageNet 和 JFT 数据集上有一定的性能提升,但是参数量和速度并没有太大的变化,因为 Xception 的目的也不在于模型的压缩。深度可分离卷积的 Inception 模块如图 Figure 4 所示。
作为2014年ImageNet比赛冠军,GoogLeNet比VGG更深的网络,比AlexNet少了12倍参数,但更加精准。同时引入了Inception(盗梦空间)模块。 前期回顾: 经典神经网络论文超详细解读(一)——AlexNet学习笔记(翻译+精读) 经典神经网络论文超详细解读(二)——VGGNet学习笔记(翻译+精读) ...