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【论文阅读笔记】Automatic Liver and Lesion Segmentation in CT Using Cascaded Fully Convolutional Neural Net

本文提出一种从腹部CT片中自动分割肝脏和肝脏病变的方法。使用的数据集为3DIRCADbdataSets：http://ircad.fr/research/3d-ircadb-01使用的神经网络库为Keras训练的模型在github:https://github.com/IBBM/Cascaded-FCN流程如图：step1:对原始CT片进行数据增强，step2:使用级联神经网络的方法对数据进行处理

cskywit·2020-07-13 03:59

人脸识别 -关键点检测：Robust Facial Landmark Detection via a Fully-Convolutional Local-Global Context Network

RobustFacialLandmarkDetectionviaaFully-ConvolutionalLocal-GlobalContextNetwork通过全卷积-局部全局语义网络实现鲁棒的关键点检测TechnicalUniversityofMunich慕尼黑科技大学摘要原文译文Whilefully-convolutionalneuralnetworksareverystrongatmodel

alfred_torres·2020-07-13 02:10

Transposed convolution & Fully Convolutional Neural Network

Givenakernel(e.g.3×33×3filter),wecangetthesparseToeplitzmatrixCCwhoseelementsareareweightsinkernel.WecaneithersaythiskerneldefinesadirectconvolutionwhoseforwardandbackwardpassarecomputedbyCCandC⊤C⊤res

Ph8_0·2020-07-13 01:15

论文阅读笔记（五十四）：V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation

Abstract.ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)havebeenrecentlyemployedtosolveproblemsfromboththecomputervisionandmedicalimageanalysisfields.Despitetheirpopularity,mostapproachesareonlyabletoprocess2Dimage

__Sunshine__·2020-07-12 22:14

V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation-论文笔记

代码开源代码开源方法：说说网络结构。卷积核大小5X5。每一层增加残差学习，论文说增加残差能够加速收敛。没有使用pooling，使用卷积来降采样（核大小2x2x2，步长2）。非线性函数使用PReLu。是右边使用反卷积。左右两边通过拼接而不是相加。卷积和反卷积如下：每层输出特征感受眼如下：损失函数：本文提出一个基于dicecoefficient的损失函数。两个二进制的矩阵的dice相似系数为：使用这个

sunyao_123·2020-07-12 22:14

解决httpd: Could not reliably determine the server's fully qualified domain name, using 127.0.0

httpd:Couldnotreliablydeterminetheserver'sfullyqualifieddomainname,using127.0.0.1forServerName解决办法非常简单：root@raspberrypi:/etc/apache2#viapache2.conf#Includethevirtualhostconfigurations:ServerNamelocalh

yuanyuan_186·2020-07-12 18:44

Tensorflow学习笔记——建立全连接层

有两种较为方便的方法建立全连接层tf.layers.dense()tf.contrib.layers.fully_connected()Reference:https://blog.csdn.net/LiQingBB

Vic_Hao·2020-07-12 11:27

Your C++ compiler does NOT fully support C++11

YourC++compilerdoesNOTfullysupportC++11用cmake编辑时，提示YourC++compilerdoesNOTfullysupportC++11，需要更新gcc版本。首先安装基础包,安装网络依赖的时候要用[root@localhosttmp]#yum-yinstallwget一、源码编译安装gcc-4.9.21、下载gcc源码包Download(HTTP):ht

tan88881111·2020-07-12 00:37

论文解读《DEEP TEMPORAL CLUSTERING: FULLY UNSUPERVISED LEARNING OF TIME-DOMAIN FEATURES》

该篇论文发表于ICLR2018，是本论文的方法是完全针对时间数据的无监督聚类算法，是第一个提出的在无标签的时间数据上，建立的端到端的算法框架。论文地址网络框架EffectiveLatentRepresentation上图中上半部分，是一个自编码网络，网络的输入是一个个时间序列样本，其维度是[batch_size,time_step,feature_nums]，通过编码器对时间序列进行降维提取特征。

起个名字好难__·2020-07-11 17:00

论文笔记-Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

题目：Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking来源：CVPR2016论文主页（有matlab代码）：http://www.robots.ox.ac.uk

sunshine芝火·2020-07-10 18:47

Fully Convolutional Region Proposal Networks for Multispectral Person Detection(CVPRWorkshop 2017)解读

FullyConvolutionalRegionProposalNetworksforMultispectralPersonDetection一、Overview 本文的思路主要来源于FasterR-CNN。已有研究表明，仅使用RPN结构检测的结果和FasterR-CNN的效果相差不大，因此本文的方法主要分为两个阶段：首先通过RPN结构对RGB信息和T信息融合后的结果进行检测，获取初步的行人候选框

zhaoshenlu829·2020-07-10 15:33

tensorflow 使用卷积替换全连接层实现方法

besidesjustusingGammaFlopsRegularizer)andforfuturereference,mostmodernconvolutionalnetworksforgotheflatten/fully_connectedpattern

Mintcat10·2020-07-10 10:21

【TensorFlow】全连接层及 tf.contrib.fully_connected 函数

全连接层在卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等是将原始的数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用。在实际应用中，全连接层可由卷积操作实现：对于前层是全链接的全连接层，可将其转化为卷积核为1×1的卷积；对于前层是卷积层的全连接层，可将其转化为卷积核为h×w的全局卷积，h和w分别为前层卷积结果的高和宽。举例来说，若最后一层卷

McGregorWwww·2020-07-10 00:56

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

图像语义分割，简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类。通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层,将卷积层产生的特征图(featuremap)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述（概率），比如分类模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率(softmax归一化)。我

小镇大爱·2020-07-09 23:49

论文阅读：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObject文章对基于anchor的one-stagedetector来说，其实有多少种anchor（比如常用9种），就意味着要训练几个detector，于是groundtruth就会被分给不同的detector用于训练，我认为这样会导致两个问题：1.对于某些anchor，与之匹配的groundtruth会比较少，也就导致用于训练

Kivee123·2020-07-09 23:08

【论文解读】Concurrent Spatial and Channel `Squeeze & Excitation' in Fully Convolutional Networks

Paper这篇论文提出了一种称为scSE（ConcurrentSpatialandChannel`Squeeze&Excitation’）block的神经网络，它可以应用在CNN的任意层，用于增强CNN编码空间信息（spatialencoding）能力，提高CNN的图像识别能力。在Kaggleimagesegmentation比赛–TGSSaltIdentificationChallenge中，它

A君来了·2020-07-09 14:15

tensorflow使用双GPU训练自己的神经网络，解决各种error

因为我是做针对工业上的识别，所以输入和模型较为简单，输入是128*128*1，输出num_class模型代码slim实现withslim.arg_scope([slim.conv2d,slim.fully_connec

bomingzi·2020-07-09 13:53

tensorflow将训练好的模型freeze,即将权重固化到图里面,并使用该模型进行预测（tf.graph_util.convert_variables_to_constants函数）

1.训练网络：fully_conected.pyimportargparseimportosimporttimeimporttensorflowastfimportdatasets_mnist#Basicmodelparameters

GAN_player·2020-07-09 10:53

Concurrent Spatial and Channel ‘Squeeze & Excitation’ in Fully Convolutional Networks(附代码)

文章目录摘要介绍方法空间压缩和信道激励（cSE）通道压缩和空间激励空间和通道的压缩和激励模块(scSE)模型复杂性摘要全卷积网络为大量应用设置了图像分割的最新技术，F-CNN中的结构创新集中在空间编码或网络连接来帮助梯度流。本文，探索了一种自适应地重新校准特征图的方向，来增加有意义的特征，同时抑制弱的特征。我们从最近提出的squeeze&excitation(SE)模块获得灵感，该模块是用于图像

得克特·2020-07-08 19:25

面对未来，与其期待，不如更早开始「自问与探索」｜ TiDB DevCon 2020 即将开启

“神秘”的Fully-managedTiDBCloud云服务有何特色？TiDB在社区/商业/学术等方面与整个世界连接在一起，我们对全球市场有何新的认知&体会？

TiDB_PingCAP·2020-07-06 15:01

医学图像分割--Topology Aware Fully Convolutional Networks For Histology Gland Segmentation

TopologyAwareFullyConvolutionalNetworksForHistologyGlandSegmentationLectureNotesinComputerScience,MedicalImageComputingandComputer-AssistedIntervention(MICCAI),volume9900,pages460-468,2016code:http://

O天涯海阁O·2020-07-06 12:38

FCN（Fully Convolutional Networks）论文复现总结

论文理论讲解：https://blog.csdn.net/qq_37685880/article/details/80439354研一开始项目训的的是分类网络，最近项目需要，估计会尝试用到分割网络，故开始学习分割，从复现最经典的分割网络FCN开始吧。训练FCN的过程是：要先根据Vgg16的model，训练FCN32s，再应用得到的FCN32s的model，训练FCN16s，再应用得到的FCN16s

徐梓航·2020-07-06 09:29

Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation（深度学习经典论文翻译）

摘要卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。我们的核心观点是建立“全卷积”网络，输入任意尺寸，经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出。我们定义并指定全卷积网络的空间，解释它们在空间范围内denseprediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用。我们改编当前的分类网络(AlexNet[22],

weixin_30328063·2020-07-05 20:02

[Paper 学习笔记] Effcient Multi-Scale 3D CNN with fully connected CRF for Brain Lesion Segmentation

上一篇介绍了用于简单提取2D图像特征的方法，手头项目的数据却是3D图像，希望这一篇能给我一些新的思路。http://blog.csdn.net/sinat_31824577/article/details/51775329一、简介提出一个双路径，11层的用于脑损伤图像分割的3D卷积神经网络。将并联的图像Patch合并可降低计算3D脑图像的计算复杂度、消除数据中的类内不平衡。为了试用局部和更大的内容

嘀嘀嗒嘀啊·2020-07-05 12:52

目标检测FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文详解

论文链接https://arxiv.org/abs/1904.01355动机1.目标检测中的anchor机制有以下缺点：（1）检测性能容易受先验的anchorbox的大小、长宽比和数量的影响（2）在训练和检测过程中anchorbox都是固定的，当出现目标形状剧烈变化时，会难以适应这种变化从而影响检测效果（3）为了实现高召回率，需要在图片上提取大量anchorbox进行筛选，其中大部分的anchor

sinat_24674017·2020-07-05 12:47

卷积神经网络

详解卷积神经网络(CNN)详解卷积神经网络CNN概揽LayersusedtobuildConvNets卷积层Convolutionallayer池化层PoolingLayer全连接层Fully-connectedlayer

Aldonah·2020-07-05 06:22

论文阅读笔记Saliency Detection with Recurrent Fully Convolutional Networks

摘要深度网络已经被证明可以编码高级语义特征，并在显着性检测中提供卓越的性能。在本文中，我们通过使用循环完全卷积网络（RFCN）开发新的显着性模型更进一步。此外，循环体系结构使我们的方法能够通过纠正其先前的错误自动学习优化显着性映射。为了训练具有多个参数的这样的网络，我们提出了使用语义分割数据的预训练策略，其同时利用对分割任务的强有力的监督以进行更好的训练，并使网络能够捕获对象的通用表示以用于显著性

Lily-sunshine·2020-07-05 05:04

AutoML论文笔记（十三）Self-Adaptive 2D-3D Ensemble of Fully Convolutional Networks for Medical Image Segment

文章题目：Self-Adaptive2D-3DEnsembleofFullyConvolutionalNetworksforMedicalImageSegmentation链接：linkhttps://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1907/1907.11587.pdf会议期刊：NeuralNetworks论文内容论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可

霸王龙Alvin·2020-07-04 23:14

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking全文翻译

Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking摘要任意对象跟踪的问题传统上通过仅在线学习对象外观的模型来解决,使用视频本身作为唯一的训练数据。

lonly_girl·2020-07-04 22:27

《FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection》论文详解

《FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection》发表于ICCV2019代码地址：https://github.com/tianzhi0549/FCOS/这篇文章主要是觉得现有的基于anchor的目标检测器存在一些缺点：检测结果对于anchor的大小，尺度比例，数量比较敏感即使认真的调好的上述参数，检测器对于GT变化较大，特别是小物体效果较差为了获得

Michaelliu_dev·2020-07-04 22:46

《R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks》论文详解

《R-FCN:ObjectDetectionviaRegion-basedFullyConvolutionalNetworks》作者公布的代码地址（caffe版）：https://github.com/daijifeng001/r-fcn这篇文章主要目的还是想再在fasterrcnn的基础上，加快物体检测的速度，但是网络加速时需要注意，物体检测其实是有两个目标的，一个是检测一个是分类。faster

Michaelliu_dev·2020-07-04 22:46

论文笔记-R-FCN：Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

分类任务需要网络的转换不变性，目标检测任务需要网络的转换可变性。因为分类任务的目标对象是整张图像，一张图像上只有一个对象。检测任务需要适应每张图像上的多个尺寸不一的对象。对于目标检测网络而言，因其主干网络都是应用于分类任务的网络，因此在目标检测网络中就存在转换不变性和转换可变性的矛盾。作者为了解决这一问题，提出了R-FCN网络。下图为R-FCN的结构图：作者通过一些指定的卷积层块，使卷积输出一系列

Liven_Zhu·2020-07-04 06:33

BIRNet: Brain image registration using dual-supervised fully convolutional networks

一、Motivation缺乏准确的Ground-Truth。wedesignafullyconvolutionalnetworkthatissubjecttodual-guidance。1)Ground-truthguidanceusingdeformationfieldsobtainedbyanexistingregistrationmethod;2)Imagedissimilarityguid

原反补移码·2020-07-02 14:04

hbase 2.1 环境搭建--完全分布式模式 Advanced - Fully Distributed

文章目录概述安装配置regionserversbackup-mastershbase-site.xmlhbase-env.sh启动web控制台使用shell测试集群概述上一篇介绍了hbase2.1环境搭建–独立模式StandaloneMode独立模式的安装，本文介绍hbase2.1.X的完全分布式部署Advanced-FullyDistributed安装配置使用Hadoop2.8.5完全分布式HA

快乐崇拜234·2020-07-02 00:54

中文web-app_2_3.dtd (转)

中文web-app_2_3.dtd(转)[@more@][email protected]提供的对于fully-qualified的理解。.

csd3176·2020-07-01 21:24

深度学习论文笔记（六）--- FCN-2015年（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）

深度学习论文笔记（六）---FCN全卷积网络FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentationAuthor：JLong，EShelhamer，TDarrellYear：20151、导引通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层,将卷积层产生的特征图(featuremap)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图

Teeyohuang·2020-07-01 13:39

We do not appear to fully agree with our peers

BSV节点升级到v1.0.1版本后，getwalletinfo命令执行失败：Safemode:Warning:Wedonotappeartofullyagreewithourpeers!Youmayneedtoupgrade,orothernodesmayneedtoupgrade.解决方法：./bitcoind--daemon-upgradewallet升级钱包格式后续我发现，运行一段时间后总会

胖子ღ牛逼·2020-07-01 07:18

论文笔记：Fully Convolutional Attention Networks for Fine-Grained Recognition

zsd_studying·2020-06-30 19:46

3d fully convolutional network for vehicle detection in point cloud

3dfullyconvolutionalnetworkforvehicledetectioninpointcloud文章目录3dfullyconvolutionalnetworkforvehicledetectioninpointcloud方法介绍A.FCNBasedDetectionRevisitedB.3DFCNDetectionNetworkforPointCloudC.Comparison

Zuolyme·2020-06-30 18:06

Keras 实现卷积神经网络识别手写数字、迁移学习以及tf.keras.applications使用

深度学习实战（不定时更新）4.4案例：CNN进行分类4.4.1卷积神经网络构建识别手写数字卷积神经网络包含一个或多个卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和全连接层（Fully-connectedLayer

あずにゃん·2020-06-30 17:45

Fully Qualified Domain Names (FQDN)

InWebDynproABAPitisimperativethataclientbrowserwithafullyqualifieddomainname(FQDN)hasaccesstotheAS-ABAP.ForthisreasonthefullURLmustbeassignedtoaWebDynproABAPapplicationwhenitiscalled.TheURLmustnotbesh

SAP剑客·2020-06-30 16:35

人群分割--Fully Convolutional Neural Networks for Crowd Segmentation

FullyConvolutionalNeuralNetworksforCrowdSegmentationhttps://arxiv.org/abs/1411.4464这里设计了一个全卷积网络用于视频中的人群分割，主要考虑三个信息：Apperance、Motion、Structure，思路还是很原始的。主要的难度在于静态的人群我们也想分割出来，再就是当人群的纹理和背景相似的时候，这个时候就需要靠运动

O天涯海阁O·2020-06-30 13:51

FCN（Fully Convolutional Network）与Unet：谈到语义分割不得不提的两个网络

转载请注明出处：https://blog.csdn.net/wyzjack47/article/details/81107980语义分割经典之作：FCN（FullyConvolutionalNetwork）参考论文：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation.JonathanLong,EvanShelhamer,TrevorDarrellFC

wyzjack47·2020-06-29 22:52

论文笔记（二）Breast Tumor Segmentation in DCE-MRI Using Fully Convolutional Networks

论文地址：BreastTumorSegmentationinDCE-MRIUsingFullyConvolutionalNetworks摘要提出了一种通过完全卷积网络（FCN）进行乳腺肿瘤分割的掩模引导分层学习（MHL）框架。达到0.72的平均Dice相似系数（DSC）。作者提出，在定量肿瘤分析中，通常采用几种成像特征来表征原始DCE-MR图像，例如肿瘤形态，纹理和增强动力学.2这些特征强烈依赖于

TildaS·2020-06-29 04:33

【Paper】LSTM-FCN: LSTM Fully Convolutional Networks for Time Series Classification

论文年份：2017论文被引：211(04/26/20)论文原文：点击此处论文源码：点击此处文章目录LSTMFullyConvolutionalNetworksforTimeSeriesClassificationI.INTRODUCTIONII.BACKGROUNDWORKSA.TEMPORALCONVOLUTIONSB.RECURRENTNEURALNETWORKSC.LONGSHORT-TER

datamonday·2020-06-28 22:27

论文分享 DeepCenterline: A Multi-task Fully Convolutional Network for Centerline Extraction

DeepCenterline:aMulti-taskFullyConvolutionalNetworkforCenterlineExtraction摘要提出了一种新的中心线提取框架，该框架将可端到端训练的多任务全卷积网络（FCN）与最小路径提取器相结合。FCN同时计算中心线距离映射并检测分支端点。该方法生成的中心线为单像素宽，没有伪分支。它处理任意树结构的对象，不需要事先假定树的深度或分支模式。它

Klay Ye·2020-06-28 15:24

Reduce downtime and IT cost with a fully managed IT services provider

DidyouknowthatyoucanreduceyourdowntimeandamountofITissuesyourorganizationsimplybychoosingafullymanagedITservicesproviderIt'sTrue!mostbigITissuesarecausedbysmallerITissuesthathavehadtimetosnowballandtu

weixin_30955617·2020-06-28 02:15

CALayer属性mask

Anoptionallayerwhosealphachannelisusedtomaskthelayer’scontent.Thelayer’salphachanneldetermineshowmuchofthelayer’scontentandbackgroundshowsthrough.Fully

linatan·2020-06-27 15:46

SDL2：生成完全透明的纹理(SDL2: Generate fully transparent texture)

来源：http://www.it1352.com/480031.html如何使用SDL_CreateTexture创建透明纹理？默认情况下，我使用这样的代码创建texure：SDL_CreateTexture（renderer，SDL_PIXELFORMAT_RGBA8888，SDL_TEXTUREACCESS_TARGET，x，y）;然后我对这种纹理感到厌烦，重定向输出到这个纹理。我尝试了不同的

lk989898·2020-06-27 01:18

fully_connected_feed代码说明

代码来源：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/fully_connected_feed.pyhttps

stranger_huang·2020-06-26 15:16

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