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卷积层、池化层、全连接层

深度学习经典三层笔记

卷积层 假设当输入图像为7*7*3，3是它的深度（即R、G、B三色通道）卷积层是一个5*5*3的filter，这里注意：filter的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个3*3*1的特征图。 当有两个卷积核进行卷积运算后，可以得到两个3*3*1的特征图（feature_map）。注意：这两个卷积核可以不一致，以获得不相同的特征。 中间转化过程距离...

Posted by zichuana on December 12, 2022

安徽省大数据与人工智能竞赛人工智能软件赛-深度学习

网络赛与现场赛第四题深度学习代码

(⑉꒦ິ^꒦ິ⑉) 网络赛 题目 注意下面代码有两处不严谨错误 out = net(batch_x.to(device)) loss = loss_func(out, batch_y) train_loss += loss.item() optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() 改为 out = net(batc...

Posted by zichuana on November 26, 2022

Linux下安装opencv-python3.4.2.16

记录比较windows和Linux下安装opencv-python3.4.2.16的差异

一直在python3.7里安装3.4.2.16版本的opencv-python，然而发现在centos7里并不适用，为此记录以防下次忘记了！！！ 3.4.2.16版本的opencv-python库中含有图像拼接的xfeatures2d等，在windows中python版本需要≤3.7，在Linux中版本需要≤3.6。 可以在清华源镜像站里看出来。 安装方法如下： 新建python环境...

Posted by zichuana on November 24, 2022

Face Comparison Demo

一个简易的人脸比对系统

基于Facenet-pytorch框架快速实现简单demo 在准备今年的计挑赛人工智能的时候，注意到有不少文章有编写基于Facenet-pytorch对两张图像进行比对的方法，浅花点时间跟个风写个简单的demo(不得不说Facenet准确率真顶)。 制作源码上传至github： https://github.com/Zichuana/Face-Comparison-System...

Posted by zichuana on November 20, 2022

三维胸部CT影像展示案例

从nii文件中获取单向切片，再堆叠成三维图像存在的问题

使用SimpleITK与vtk组件对胸部三维影像进行处理 itk-SNAP展示数据集中Lung and infection mask folder已分割的nii影像 与之相对应的未分割图像 使用SimpleITK组件读取影像，vtk组件进行图像展示 from vtk.util.vtkImageImportFromArray import * import vtk import ...

Posted by zichuana on November 16, 2022

Dermatology Detection System SKIN

一个简易的皮肤病预测系统

基于pytorch,flask的皮肤病类别预测demo 事情的起因是它 虽然成为了我的小宝贝，但是它只就是个放大镜！！！想看的都看不到，在一次偶然留意到kaggle上的公开数据集: https://www.kaggle.com/datasets/salviohexia/isic-2019-skin-lesion-images-for-classification 数据样本长这样:...

Posted by zichuana on November 14, 2022

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万事皆可Hello World!!!

Submit Template 这是一个简单的测试 模板来自于 https://github.com/qiubaiying/qiubaiying.github.io

Posted by zichuana on November 13, 2022

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深度学习 flask demo itk/vtk 笔记 基础医学 立体匹配 paper
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