本文包含代码案例和讲解,建议收藏,也顺便点个赞吧.欢迎各路朋友爱好者加我的微信讨论问题:cyx645016617. 在很多关于医学图像分割的竞赛.论文和项目中,发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多,这里整理一下.使用图像分割,绕不开Dice损失,这个就好比在目标检测中绕不开IoU一样. 1 概述 Dice损失和Dice系数(Dice coefficient)是同一个东西,他们的关系是: \[DiceLoss = 1-DiceCoefficient \]

Dice Similarity Coefficent vs. IoU Several readers emailed regarding the segmentation performance of the FCN-8s model I trained in Chapter Four. Specifically, they asked for more detail regarding quantification metrics used to measure the segmentatio

利用聚类分析,我们可以很容易地看清数据集中样本的分布情况.以往介绍聚类分析的文章中通常只介绍如何处理连续型变量,这些文字并没有过多地介绍如何处理混合型数据(如同时包含连续型变量.名义型变量和顺序型变量的数据).本文将利用 Gower 距离.PAM(partitioning around medoids)算法和轮廓系数来介绍如何对混合型数据做聚类分析. -------------------------------------------------------------------------

key1 numpy.save("filename.npy",a) 利用这种方法,保存文件的后缀名字一定会被置为.npy,这种格式最好只用 numpy.load("filename")来读取. key2 我们将要使用的网络是教程开端提到的U-net,使用的是keras框架来构建. 损失函数是Dice系数,链接点击打开链接 比较了预测和实际的节点掩膜. 以下代码片段全部取自LUNA_train_unet.py 损失函数如下: smooth = 1. # Tensorf

写在前面: 一直没有整理的习惯,导致很多东西会有所遗忘,遗漏.借着这个机会,养成一个习惯. 对现有东西做一个整理.记录,对新事物去探索.分享. 因此博客主要内容为我做过的,所学的整理记录以及新的算法.网络框架的学习.基本上是深度学习.机器学习方面的东西. 第一篇首先是深度学习图像分割——U-net网络方面的内容.后续将会尽可能系统的学习深度学习并且记录. 更新频率为每周大于等于一篇. 深度学习的图像分割来源于分类,分割即为对像素所属区域的一个分类. 有别于机器学习中使用聚类进行的图像分割,深度学

更新中 最近更新时间: 2019-12-02 16:11:11 写在前面: 本人是喜欢这个方向的学生一枚,写文的目的意在记录自己所学,梳理自己的思路,同时share给在这个方向上一起努力的同学.写得不够专业的地方望批评指正,欢迎感兴趣的同学一起交流进步. 一.背景 二.基本概念 三.语义相似度计算方法 四.参考文献 一.背景 在很多NLP任务中,都涉及到语义相似度的计算,例如: 在搜索场景下(对话系统.问答系统.推理等),query和Doc的语义相似度: feeds场景下Doc和Doc的语义相似

今天晚上跟师兄讨论,这那几篇论文,对于<领域多词表 达翻译对的自动抽取及其应用>那篇,我的感觉是跟实体识别不太吻合.他的大概意思就是先讲所有有可能的多词表达都找出来,然后在用C-value.上下文 熵.北京语料库等手段进行过滤,不过我看了前面生成预选集合的地方就觉得不太对劲.因为多词表达跟实体差别还是挺大的,实体对于内部结构有依赖,他的方法 就是连续统计一句话每词之间的相关联度,然后将最大的一个一个接着规约合并,合并的中间产物和最终产物都算是有可能的多词表达,整个规约过程可以被表达成 一颗树.

序言: 对于小目标图像分割任务,一副图画中往往只有一两个目标,这样会加大网络训练难度,一般有三种方法解决: 1.选择合适的loss,对网络进行合理优化,关注较小的目标. 2.改变网络结构,使用attention机制. 3.类属attention机制,即先检测目标区域,裁剪后再分割训练. 场景: 现在以U-net网络为基础,使用keras进行实现小目标的分割. Loss函数: 1.Log loss 对于二分类任务,log loss如下: 其中,yi为输入实例xixi​的真实类别, pi为预测输入实

作者:韩信子@ShowMeAI 计算机视觉实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/46 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/298 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 深度学习+医疗科技 近年高速发展的人工智能技术应用到了各个垂直领域,比如把深度学习应用于

深度学习图像分割综述 Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 原文连接:https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf Abstract 图像分割应用包括场景理解.医学图像分析.机器人感知.视频监控.增强现实和图像压缩.本文涵盖了语义和实例分割的开创性工作,包括全卷积像素标记网络(FCN).编码器-解码器结构,多尺度和基于金字塔的方法.循环网络.视觉注意力模型.生成模型. 1. 引言 图像分割又分为两种,语义分割

摘要:本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3,远程连接ECS服务器使用,ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的. 本文分享自华为云社区<[MindStudio训练营第一季]基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践>,作者:Tianyi_Li . 1.U-Net网络介绍: U-Net模型基于二维图像分割.在2015年ISBI细胞跟踪竞赛中,U-Net获得了许多最佳奖项.论文中提出了一种用于医学图像分割

Dice Notation Time Limit:2000MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%lld & %llu Submit Status Practice ZOJ 3930 Description ... <Saika> I want to get some water from this strange lake. I have a bottle. <Keeper> OK. <Saika> T

One Person Game Time Limit: 1 Second      Memory Limit: 32768 KB      Special Judge There is a very simple and interesting one-person game. You have 3 dice, namely Die1, Die2 and Die3. Die1 has K1 faces. Die2 has K2 faces. Die3 has K3 faces. All the

​ 前言: 在深度学习和计算机视觉中,人们正在努力提取特征,为各种视觉任务输出有意义的表示.在一些任务中,我们只关注对象的几何形状,而不管颜色.纹理和照明等.这就是边界检测的作用所在. 关注公众号CV技术指南,及时获取更多计算机视觉技术总结文章. 问题定义 ​ 图1 边界检测 图1是一个边界检测的例子,顾名思义,边界检测是从图像中检测对象边界的任务.这是一个不适定的问题,因为问题设置本身存在歧义.如图所示,对于室内房间图像(左),ground truth(中)定义房间内的ground truth

请输出满足这样条件的五位数. 个位=万位 十位=千位 个位+十位+千位+万位=百位 思路: 1.定义一个要操作的五位数变量num 2.求出每一位个系数 个:num%10 十:num/10%10 百:num/100%10 千:num/1000%10 万:num/10000%10 3.根据题意确定范围10000-99999,变化规律是+1 4.判断是否符合题意中的要求,符合的话输出num 代码: for(int num = 10000; num <100000;num++) { int ge = n

  期望DP +数学推导 Dice Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 337    Accepted Submission(s): 223Special Judge Problem Description You have a dice with m faces, each face contains a distinct

做产品经理的一般都会关注以下 提高用户留存率 提高用户粘性和活跃度     这些天,有几位朋友都找我聊产品的留存率,有做手游的,做工具的,做社交APP的,于是把以前写过的留存率文章翻出来.   次日留存.7日留存.30日留存.周留存.月留存,都是产品经理们必须掌握的概念,需要有用户留存意识,在产品上体现用户留存的设计.   究竟要做到多少留存率,产品才算合格,一个经典的经验数据,就是留存率的“40–20–10”规则.   Facebook平台流传出留存率“40–20–10”规则,规则中的数字表示

1.Pearson皮尔森相关系数 皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数,用来反映两个变量之间相似程度的统计量.或者说用来表示两个向量的相似度. 皮尔森相关系数计算公式如下:

次表面做的有些烦躁,既然如此,索性先记一下前一阵比较的PIXIE.3delight.prman的dice方式. 研究过reyes的人都知道dice,简而言之,就是为了生成高质量高精度的图片(电影CG),我们把一个grid或者叫patch打散成很多的microPolygon(以下简单记为mp),而每个mp的大小投影到屏幕上甚至小于一个像素(这个是可以设置的,mp的大小大约为一个像素的shadingrate倍).对于四边网格,dice是很显然的,将grid投影到屏幕上,根据投影后的大小计算在u和v方

    2016年10月27日,正式加入了IT天启网络公司,从今天开始就意味着我要正式进军IT行业了.      虽然是为期四个半月的培训,我相信我能够我一定可以在这四个半月的时间里成为一个合格的.优秀的.有责任心的企业需要的IT人才.       从今天开始到培训结束的最后一天我会有翻天覆的变化,在这四个半月中肯定会遇到不懂,发懵的时候,我一定会放平心态,绝不会忘记我当初进入it行业的目的和初心,在学习中和同学也可以说是朋友,团结在一起,成为像狼一样的团队,有困难一起上,遇到困难解决困难绝不往