【3-D深度学习：肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络，并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究（Matlab代码实现）
💥1 概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络，特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤：1. 数据收集和准备：收集具有标注好的3D医学图像数据集，其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的...
基于深度学习的多光谱图像语义分割
一、前言使用 U-Net 对具有七个通道的多光谱图像执行语义分割。语义分割涉及用类标记图像中的每个像素。语义分割的一个应用是跟踪森林砍伐，即森林覆盖率随时间的变化。环境机构跟踪森林砍伐，以评估和量化一个地区的环境和生态健康状况。基于深度学习的语义分割可以从高分辨率航空照片中精确测量植被覆盖。一个挑...
![深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230609_301629df5724404f8566fdee90dc181e.png)
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献 0.DeepLabV3深入解读 1、DeepLab系列简介 1.1.DeepLabV1 作者发现Deep Convolutional Neural Networks (DCN...
![深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230609_9fa2ee47d1ba4c12bbc21fe1438dfd90.png)
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等 语义分割综述（semantic segmentation） 1.初识语义分割 1.1.计算机视觉 目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。从广义上来说...
深度学习/自动驾驶数据集大集合（目标检测/图像分割/语义分割/图像分类/）
CIFAR-10数据集CIFAR-10数据集(加拿大高级研究所，10类)是 Tiny Images 数据集的一个子集，由60000个32x32彩色图像组成。这些图片被贴上了10个相互排斥类别的标签: 飞机、汽车(但不包括卡车或皮卡)、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车(但不包括皮卡)。每个班有600...
深度学习在商户挂牌语义理解的实践
导读：高德地图拥有几千万的POI兴趣点，例如大厦、底商、学校等数据，而且每天不断有新的POI出现。为了维持POI数据的鲜度，高德会通过大量的数据采集来覆盖和更新。现实中POI名称复杂，多变，同时，名称制作工艺要求严格，通过人工来制作POI名称，需要花费大量的人力成本。 因此，POI名称的自动生成就...
用深度学习来获取文本语义: 词向量应用于自然语言处理
◆ ◆ ◆ 序 词向量是一种把词处理成向量的技术，并且保证向量间的相对相似度和语义相似度是相关的。这个技术是在无监督学习方面最成功的应用之一。传统上，自然语言处理（NLP）系统把词编码成字符串。这种方式是随意确定的，且对于获取词之间可能存在的关系并没有提供有用的信息。词向量是NL...
【Spark Summit East 2017】使用机器学习注释器和大规模深度学习本体进行语义自然语言理解
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