[论文笔记] V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation说在前面重点: 1. 基本上网络架构就是3D conv+residual Block版的U-Net,池化用卷积代替,转置卷积上采样 2. …
下面对模型详细介绍,最主要的是Answer Content Modeling和Cross-Passage Answer Verification,其他的地方和其他模型大同小异。 Overview 整个模型是End-to-End的,输入是Question和Passages,输出是Answer,也就是抽取的span,所以说,这应该是抽取式模型里效果最好的了。 Question and Passage Modeling 把每一个token的Glove...
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...
论文下载: 地址 V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation V-Net: 用于三维医学图像分割的全卷积神经网络 Abstract. Convolutional Neural Networks (CNNs) have been recently employed to solve problems from both the computer vision and medical image analysis fields....
Flownet 是目前用DL来做光流问题的state of art。与一般的深度卷积神经网络相比，Flownet有两点不同：...
该论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度(层数)或者是其宽度(层核或者神经元数),但是一般情况下更深或更宽的网络会出现以下问题 参数太多,容易过拟合,若训练数据集有限,这一问题更加突出 网络越大计算复杂度越大,难以应用 网络越深,梯度越往后传越容易消失,难以优化模型 ...
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...
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。
Paper: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型 CLIP 论文逐段精读【论文精读】 OpenAI | CLIP: Connecting text and images CLIP:连接文本和图像 转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/volnet/p/openai-clip.html...