此示例展示了如何创建、训练和评估 V-Net 网络,以从 3-D 医学图像执行 3-D 肺肿瘤分割。训练网络的步骤包括: ・下载并预处理训练数据。 ・创建一个随机补丁提取数据存储,用于将训练数据馈送到网络。 ・定义V-Net网络的层。 ・指定培训选项。 ・使用列车网络功能训练网络。 训练V-Net 网络后,该示例执...
ERV-Net for brain tumor segmentation. In order to obtain high performance and efficiency, we firstly utilized a very deep neural network with lightweight as the encoder of ERV-Net, which acquired a large receptive field and reduced the number of parameters. We verified the validity of our id...
1.一种基于改进V‑Net网络的肝肿瘤图像分割方法,其特征在于,包括以下步骤: 获取腹部待检测的CT图像数据集; 基于V‑Net网络集成Transformer和HDC‑ASPP模块对其进行改进,构建出TA‑VNet模型; 通过将待检测的CT图像数据集输入至TA‑VNet模型的编码层中,依次经过卷积层、 Transformer模块和Feature Mapping模块进行...
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(1)本文提出了CGAS-VNET模型,该模型是一种基于V-Net改进的医学图像精准分割算法.为了增强模型对多尺度空间特征的处理能力,本文提出了3D注意力简化金字塔池化模块,并将该模块用于V-Net编码阶段的最后一层中.为了提高模型对局部和全局上下文信息的捕获能力,本文提出了3D环境感知块,并将该模块用于V-Net的编码和解码阶段...
YOLOv10最新创新点改进系列:融合最新顶会提出的HCANet网络中卷积和注意力融合模块(CAFM-2024年3月15月开源),有效提升小目标检测性能 2486 4 5:53 App YOLOv10原创设计独立研发-二次创新-全网最新创新点改进系列:YOLOv10-NO.1-针对小目标、复杂场景等鲁棒性增强的全新V10网络架构。(全网无重复! 904 -- 7:32...
实现上腹部CT影像的胃壁分割与中心线提取是成功实现早期胃癌筛查和辅助T分期的前提.基于改进型V-net的胃壁分割方法加入了全局平均权重模块的全卷积神经网络框架,有效解决了神经网路下采样过程中信息丢失的问题.此外,本文在原水平集方法的基础上,提出了正则化水平集损失函数.该损失函数有效抑制了全卷积网络胃壁边缘特征丢...
VSNet客户端采用BS架构设计,该客户端主要包含了:包括素材管理及共享模块、存储管理模块、消息管理模块、用户管理模块、素材检索等功能模块。通过以上模块既可以根据工作环境建立严格的帐户、权限及存储配额管理机制,适用于电视台、节目制作公司、学校视音频编辑实训使用,又可以灵活的进行节目素材及工程共享,充分保证了大量节...
YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10融合SwinTransformer模块,分辨率每层变成一半,而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果! Ai学术叫叫兽 822 0 YOLOv10最新创新点改进系列:融合最新顶会提出的HCANet网络中卷积和注意力融合模块(CAFM-2024年3月15月开源),有效提升小目标检测性能 Ai学术叫叫兽 3614 2 YOLOv8...
语言/字幕:汉语 更新时间:20230917 简介:NET吴老师上传的教育视频:14 数据通信中信道延迟的计算方法(软考 高级 网络规划设计师),粉丝数22,作品数188,免费在线观看,视频简介:14 数据通信中信道延迟的计算方法 (适用于 软考 高级 网络规划设计师) UP主简介 ...