人脸识别(连载中) 根据之前人脸识别项目，自己做了个小的，准备放在家里的树莓派上做个智能安防。 正文人脸识别技术，其实分为三个算法，人脸检测、人脸对齐、人脸特征编码。人脸识别系统流程： 首先对已知人脸进行以上三个步骤最后得到对应的人脸特征编码，每个已知人脸保存1～3个特征编码 摄像头实时采集对人脸图像进行以上三个算法最终得到图像中的人脸特征编码（可能存在多个人脸） 通过计算实时图像中人脸特征编码与已知人脸特征编 2022-03-23 AI 机器学习 Python
PyTorch拾遗 因为科研需求，从tensorflow转战pytorch，U1S1 pytorch确实上手容易多了。容易到把之前的几个tensorflow算法都用pytorch重构了下，等放假有时间都给整到树莓派上玩玩。此贴日常更新一些pytorch小技巧，主要是脑子笨记不住，以后有个地方好查。 正文测试安装12345678import torchtorch.__version__ # 查看版本# 检查cuda 2022-03-14 教程 PyTorch PyTorch
PyTorch之tensorboard 最近新get的技能，可视化训练过程和网络结构，比之前看log日志直接多了，写个帖子记录下。 正文TensorBoard是一个可视化工具，它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网络的时候，我们可以设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择。 示例首先导入包1from tensorboa 2022-03-14 教程 PyTorch PyTorch Tensorboard
科研小结 根据自己硕士期间的学习轨迹，给出的一点建议。以下教程基本读研之前也就是大四下学期和暑假期间要自学完，读研开始直接就做实验写paper 语言方面python:这个学习python的基础语法挺好的，同步练习matlabe:当初学习的网站已经收费了，可以自行去网易云课堂，幕客等找下视频。或者看官方文档代码最好花一两天（千万别拖太久，时间越短越好）把基础语法看完，一边看一边上手写。代码背是没用的，一定 2022-02-22 教程 机器学习
C语言版召唤神龙 C语言版召唤神龙听说最近很火的一个小游戏，看了下，其实代码逻辑挺简单的，所以用C实现了一个，有点类似贪吃蛇，还有之前的球球大作战。游戏中，总共有蝌蚪(!)，青蛙(蛙)，乌龟(龟)，龙(龙)，四种怪，玩家可以通过上下左右键控制自己的角色移动，触碰到其他怪，如果等级一样或者小则可以吃掉，吃掉同样两个则可以进化，进化到最高级龙王则游戏结束，玩家也可以按q来结束游戏12345678910111213141 2022-01-05 Coding C/C++ C/C++
C语言版圣诞树 圣诞节🎄快到了，写个圣诞树 环境centos8 里面如sleep system(“clear”)是linux系统的库，如果是windows系统替换成Sleep(1000)和system(“cls”)，并引入windows.h的头文件 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434 2021-12-17 Coding C/C++ C/C++
医学图像分割综述 前言本综述有两个独创之处，首先，与传统的调查方法直接将医学图像分割的文献划分为多个组，并对每个组详细介绍文献的方法相比，我们将目前流行的文献按照从粗到细的多层次结构进行分类。其次，本文重点研究了监督学习和弱监督学习方法，但未包括无监督方法，这种方法目前在医学图像领域并不流行。对于监督学习方法，我们从骨干网络的选择、网络块的设计和损失函数的改进三个方面对文献进行了分析。对于弱监督学习方法，我们分别根 2021-12-06 医学影像 医学影像
医学图像分割损失函数概述 持续更新补充代码，代码基于pytorch 在医学图像分割中，选取合适的损失函数是十分有必要的。已有的文献中提出了许多的损失函数，但只有少部分的文章对提出的损失函数进行了具体的研究。损失函数主要是用于评估模型的 预测值和真实标签的匹配程度的重要指标。在过去的几年，不同的损失函数被提出并应用到医学图像分割上。一般形式上，损失函数$L$采用期望风险最小化的形式表示： L = E(G,S)其中, $ 2021-12-01 医学影像 机器学习 Python 医学影像
医学数据处理及多目标分割处理汇总 正文持续更新，各种有关医学影像处理但工具代码先给一波引用包1234567891011from collections import Counterimport nibabel as nibimport numpy as npimport cv2import randomimport shutilimport osimport numpy as npimport jsonimport base64 2021-11-25 医学影像 机器学习 Python 数据预处理 医学影像