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3Dircadb_unet

于 2019-10-29 发布
0 186
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代码说明：

说明：  对脑肿瘤进行分割 基于3dunet(Brain tumors were segmented based on 3dunet)

文件列表：

3Dircadb_unet\3Dircadb\这里存放下载的数据.txt, 0 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\generate_test.py, 2847 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\generate_train.py, 4105 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\HDF5DatasetGenerator.py, 2421 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\HDF5DatasetWriter.py, 1833 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\images\1.png, 6339 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\images\2.png, 6761 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\images\3.png, 8288 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\images\4.png, 8800 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\imgs_mask_test.npy, 4194432 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第一轮\0_gt.png, 1509 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第一轮\0_ini.png, 71369 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第一轮\0_pred.png, 334 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第一轮\1_gt.png, 1267 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第一轮\1_ini.png, 68834 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第一轮\1_pred.png, 334 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第一轮\2_gt.png, 573 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第一轮\2_ini.png, 84905 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第一轮\2_pred.png, 334 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第一轮\3_gt.png, 1130 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第一轮\3_ini.png, 95310 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第一轮\3_pred.png, 334 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\0_gt.png, 756 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\0_ini.png, 61269 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\0_pred.png, 334 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\1_gt.png, 920 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\1_ini.png, 63457 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\1_pred.png, 334 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\2_gt.png, 1121 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\2_ini.png, 63289 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\2_pred.png, 334 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\3_gt.png, 1062 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\3_ini.png, 87086 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第二轮\3_pred.png, 334 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\no_change_lr第四轮\0_gt.png, 1099 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\no_change_lr第四轮\0_ini.png, 90884 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\no_change_lr第四轮\0_pred.png, 4159 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\no_change_lr第四轮\1_gt.png, 1365 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\no_change_lr第四轮\1_ini.png, 94804 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\no_change_lr第四轮\1_pred.png, 5486 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\no_change_lr第四轮\2_gt.png, 1964 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\no_change_lr第四轮\2_ini.png, 98223 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\no_change_lr第四轮\2_pred.png, 11040 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\no_change_lr第四轮\3_gt.png, 1231 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\no_change_lr第四轮\3_ini.png, 62910 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\no_change_lr第四轮\3_pred.png, 6238 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\没有权重\0_gt.png, 1338 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\没有权重\0_ini.png, 70105 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\没有权重\0_pred.png, 11260 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\没有权重\1_gt.png, 706 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\没有权重\1_ini.png, 86598 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\没有权重\1_pred.png, 13116 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\没有权重\2_gt.png, 924 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\没有权重\2_ini.png, 68544 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\没有权重\2_pred.png, 10567 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\没有权重\3_gt.png, 966 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\没有权重\3_ini.png, 63471 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\没有权重\3_pred.png, 9928 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\README.md, 1191 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\result_generate.py, 3535 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\result_name.py, 3822 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\result_test.py, 2217 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\test.py, 1957 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\train.py, 2247 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\Unet.py, 4865 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\utils.py, 2951 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\助于理解代码的实验.ipynb, 561289 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\检查模型结果.ipynb, 7411 , 2019-04-27
3Dircadb_unet\preds\change_lr第一轮, 0 , 2019-10-16
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3Dircadb_unet\preds\没有权重, 0 , 2019-10-16
3Dircadb_unet\3Dircadb, 0 , 2019-10-16
3Dircadb_unet\data_train, 0 , 2019-10-16
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  • growcut
    这是关于图像区域生长的源码，希望对这方面的人有所帮助(This is on the source image region growing, I hope people in this area help)
    2008-06-06 09:06:27下载
    积分：1
  • HIC_new
    用spiht写的图像压缩代码，适用于基于DWT的图像压缩，欢迎下载(Written by SPIHT image compression code, the application of DWT-based image compression, welcome to download)
    2007-12-14 08:52:38下载
    积分：1
  • PCA
    主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n ′ m 的数据矩阵， n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面进行重点分析呢？如果事物的主要方面刚好体现在几个主要变量上，我们只需要将这几个变量分离出来，进行详细分析。但是，在一般情况下，并不能直接找出这样的关键变量。这时我们可以用原有变量的线性组合来表示事物的主要方面， PCA 就是这样一种分析方法。(Principal component analysis (Principal Component Analysis, PCA) or PCA. Is a statistical method to grasp the principal contradiction of things, it can be resolved diverse things out the main factors, revealing the essence of things, simplifying complex problems. The purpose of calculating the main component of high-dimensional data is projected to a lower dimensional space. Given n variables of m observations, forming an n ' m of the data matrix, n is usually large. For a complex matters described by several variables, it is difficult to know, so if you can grab something to focus on key aspects of analysis? If the main aspects of things just reflected on several key variables, we only need to separate out these few variables, for detailed analysis. However, in general, does not directly identify this critical variables. Then we can represent the major aspects of things with a linear combination of the original variables, PCA is one such analysis.)
    2021-01-28 21:48:40下载
    积分：1
  • 代码-不变矩
    说明：  使用MATLAB求图像的形状特征-7个不变矩，亲自测试过可以用(Using MATLAB to find the shape feature of the image - 7 invariant moments, which have been tested and used personally.)
    2020-06-20 13:40:01下载
    积分：1
  • Brovery
    说明：  经典的图像像素层融合算法-Brovery.程序输入中两幅图像需经过配准，大小一致。matlab代码内有详细的注释。其他像素层融合算法可仿照此修改即可。需要配对图像和运行结果、其它基于小波融合代码的可发邮件给我。非常乐意和大家共享编程乐趣。(classic image pixel level fusion algorithm-Brovery. Import procedures which require a two image registration, the same size. Matlab code with detailed comments. Other pixel level fusion algorithm can be modeled on this amendment. Image matching needs and operating results, the other based on wavelet integration code can mail it to me. Very happy to share programming and fun.)
    2006-04-07 18:11:13下载
    积分：1
  • Learning OpenCV中文版.pdf
    opencv深度学习例程，第五版，中文翻译，运用c++语言，内含有例程，以及源码以供学习(opencv tutorial with c++)
    2017-10-12 10:31:29下载
    积分：1
  • add_noising
    说明：  my_noise文件是已知信号方差，加入信号噪声，可以加入高斯噪声，淑盐噪声,等其他噪声十分有用 其他两个函数时加入噪声信噪比SNR,但是有一点,这种方法并不准确,不能保证加入噪声信噪比为SNR,实际测试中可以看出,但是可以加入相同的信噪比的噪声(my_noise document is known to signal variance, by adding signal noise, Gaussian noise can be added, suk salt noise, noise, and other very useful function when the other two noise signal to noise ratio SNR, but there is one point, this method is not accurate , can not be guaranteed by adding the noise signal to noise ratio for the SNR, the actual test can be seen, but can join the same noise signal to noise ratio)
    2008-10-06 13:19:56下载
    积分：1
  • MRI Brain Scan_segmentation
    这次上传的代码是关于MRI Brain Scan_segmentation用的代码，希望能对大家有用(this code is uploaded on Scan_segmentation Brain MRI of the code, we hope that the useful)
    2005-08-15 22:46:07下载
    积分：1
  • cam2avi
    说明：  Delphi利用OpenCV实现的视频录像单元(Implementation of capture camera to avi by OpenCV in Delphi.)
    2010-05-03 18:10:22下载
    积分：1
  • 76867545
    图像拾取演示，精选ios编程学习源码，很好的参考资料。(Image pickup demonstration, selection of learning IOS programming source code, a good reference.)
    2013-12-15 09:35:28下载
    积分：1
  • 696518资源总数
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