医学影像分割领域常用数据集

简介: 医学影像分割领域常用数据集

3f395f7b902a4581aff509509eca649c.png

目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 机器人 数据处理
深度学习之点云分割
点云分割是计算机视觉中的一个重要任务,特别是在三维数据处理和分析中。点云数据是由大量三维点构成的集合,每个点包含空间坐标(x, y, z),有时还包含其他信息如颜色和法向量。点云分割的目标是将点云数据分割成有意义的部分,例如物体或地形的不同区域。
79 2
|
10月前
|
移动开发 数据可视化 算法
Pointnet语义分割任务S3DIS数据集
Pointnet语义分割任务S3DIS数据集
329 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 编解码 运维
深度学习数据集合(交通标志/火焰/手写字符/道路裂缝数据集)
深度学习数据集合(交通标志/火焰/手写字符/道路裂缝数据集)
74 0
|
9月前
|
算法
CamVid数据集(智能驾驶场景的语义分割)
CamVid 数据集是由剑桥大学公开发布的城市道路场景的数据集。CamVid全称:The Cambridge-driving Labeled Video Database,它是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。 数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习,可分为训练集、验证集、测试集。同时, 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估,分别为:道路 (Road)、交通标志(Symbol)、汽车(Car)、天空(Sky)、行人道(Sidewalk)、电线杆 (Pole)、围墙(Fence)、行人(Pedestrian)、建筑物(Building)
313 0
|
9月前
|
算法 自动驾驶 开发者
Cityscapes数据集(智能驾驶场景的语义分割)
面向智能驾驶(辅助驾驶、自动驾驶)场景下的语义分割任务,由于非结构化场景的复杂性,是一个非常具有挑战性的任务,所以有许多研究者和研究机构公开了很多相关的数据集推动语义分割领域的发展。本文主要介绍Cityscapes数据集。
285 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
基于监督学习的多模态MRI脑肿瘤分割,使用来自超体素的纹理特征(Matlab代码实现)
基于监督学习的多模态MRI脑肿瘤分割,使用来自超体素的纹理特征(Matlab代码实现)
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
【计算机视觉】MaskFormer:将语义分割和实例分割作为同一任务进行训练
目标检测和实例分割是计算机视觉的基本任务,在从自动驾驶到医学成像的无数应用中发挥着关键作用。目标检测的传统方法中通常利用边界框技术进行对象定位,然后利用逐像素分类为这些本地化实例分配类。但是当处理同一类的重叠对象时,或者在每个图像的对象数量不同的情况下,这些方法通常会出现问题。
【计算机视觉】MaskFormer:将语义分割和实例分割作为同一任务进行训练
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
【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)
【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)
228 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习应用篇-自然语言处理[10]:N-Gram、SimCSE介绍,更多技术:数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等
深度学习应用篇-自然语言处理[10]:N-Gram、SimCSE介绍,更多技术:数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等
|
机器学习/深度学习 数据可视化 计算机视觉
使用深度学习进行图像类别分类
使用预训练卷积神经网络 (CNN) 作为特征提取器来训练图像类别分类器。
118 0