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3年前
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多标签分类问题概况 及 医学影像分类的思考
最近在做眼底图像的多标签分类,读了一下武大的刘威威老师的综述The Emerging Trends of Multi-Label Learning[^1],自己也看了一点医...
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3年前
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几个深度学习常见metrics
为了解决类别不平衡问题,kappa依靠$p_e$在类别越不平衡就越大的特点,使得类别不平衡时kappa分数会更低。 非常奇妙的是,F1-score也被称作Dice simi...
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3年前
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pytorch中的损失函数总结——分类和分割相关
深度学习中训练网络,必定要考虑的问题之一就是损失函数如何选取。近年来分割中Focal Loss等十分火热,但是很多项目使用的仍然是基础的Dice,CrossEntropy等...
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机器学习炼丹术
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3年前
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图像分割必备知识点 | Dice损失 理论+代码
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 Dic...
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机器学习炼丹术
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3年前
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交互分割实战知识笔记(1):感受野计算
对于分割网络而言,CNN是十分核心的部分。 对于CNN一些基础概念的理解非常浅薄。 进行一个知识点的记录。 最后得到的是$(3-2+1) \times (3-2+1) = ...
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