原创 [NAS-seg]Scalable Neural Architecture Search for 3D Medical Image Segmentation
論文題目：Scalable Neural Architecture Search for 3D Medical Image Segmentation 使用nas的方法，搜索3D醫學圖像分割的網絡結構。提出基於SGD的雙層優化，同
2020-06-25 11:39:51
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原创 超全超詳細的安裝nvidia顯卡驅動教程
最近想做的事情有點多，感覺卡不夠用了，師兄不知道在實驗室機房哪個地方找了一個兩卡的廢舊服務器，開始上手才發現服務器顯卡驅動都沒裝。顯卡還是個GTX1060 6G，甜點級別顯卡，跑點小東西玩玩，打點小比賽行了。 準備工作 安
2020-06-25 11:39:49
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原创 ResNeSt網絡結構概要解讀
本篇主要介紹ResNeSt，其他相關係列及其變體見如下blog目錄 ResNet系列及其變體目錄 ResNeSt: Split-Attention Networks enables attention across featur
2020-06-25 11:39:49
原创 C++Primer_ch12
第12章 動態內存 12.1 動態內存與智能指針 12.2 動態數組 12.3 使用標準庫：文本查詢程序 12.1 動態內存與智能指針 對於棧對象，僅在其定義的程序塊運行時才存在；static對象在使用之前分配，在程序結束時
2020-06-25 11:39:49
原创 GHM
論文題目：Gradient Harmonized Single-stage Detector 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1811.05181.pdf 解決 正、負樣本簡單和困難眼樣本之
2020-06-25 11:39:49
原创 C++Primer_ch9
第9章 順序容器 9.1 順序容器概述 9.2 容器庫概覽 9.3 順序容器操作 9.4 vector對象是如何增長 9.5 額外的string操作 9.6 容器適配器 9.1 順序容器概述 順序容器爲程序員提供了控制元素存
2020-06-25 11:39:49
原创 ValseWebinar醫學影像小數據深度學習
20181031夏勇：醫學影像小數據深度學習 1、Deep Ensemble Learning，集成學習 醫學數據少，多模型共同預測 - 乳腺癌 並連 分類 視網膜血管分割 困難 對比度差距大，粗細毛細血管。 多分辨的網
2020-06-25 11:39:49
原创 bug合集
不定時更新中… socket.timeout: The read operation timed out 1、修改pip源 使用pip的時候加參數：pip install -i https://pypi.tuna.tsingh
2020-06-25 11:39:49
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原创 ValseWebinar : Fine-Grained Image Analysis and Beyond
20181226魏秀參：Fine-Grained Image Analysis and Beyond SCDA(con’t) 深度描述子 同一channel 對不同物體的激活部位不同 保留最大的激活部分 pre
2020-06-25 11:39:49
原创 [NAS-Det]DetNet
論文鏈接：DetNet: A Backbone network for Object Detection ECCV2018 一個專門爲物體檢測任務而設計的 Backbone——DetNet 論文主要是討論設計檢測的back
2020-06-25 11:39:49
原创 [NAS]NAS-FCOS
論文鏈接：NAS-FCOS: Fast Neural Architecture Search for Object Detection 官方代碼：https://github.com/Lausannen/NAS-FCOS FCO
2020-06-25 11:39:49
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原创 [NAS-seg]RONASMIS
論文題目：Resource Optimized Neural Architecture Search for 3D Medical Image Segmentation 基於強化學習參數共享實現搜索 將重點放在宏觀搜索的最優搜索
2020-06-25 11:39:49
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原创 MICCAI 2020 Challenges
MICCAI 2020 Challenges 1 REFUGE2 2nd Retinal Fundus Glaucoma Challenge 第二屆眼底青光眼競賽 文檔： https://zenodo.org/record/3
2020-06-25 11:39:49
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原创 各種插值
對於圖像縮放上下采樣問題，一般是先計算目標圖(dst)每個像素點在源圖(src)中對應的線性位置，計算公式： srcx=dstx×(srcwdstw)src_x=dst_x \times (\displ
2020-06-25 11:39:49
原创 [NAS]OHL-Auto-Aug
論文題目：Online Hyper-parameter Learning for Auto-Augmentation Strategy 提出一種將自動增強問題 近似爲 超參數的優化問題，並且動態地提升自動數據增強的策略的效果。
2020-06-25 11:39:49