基于深度学习自动分割的推理软件.zip资源-CSDN文库

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人工智能

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python

158 浏览量 2024-02-19 22:25:06 上传评论收藏 1.34MB ZIP 举报

在当前的"基于深度学习自动分割的推理软件.zip"中，我们可以推测这是一个关于深度学习技术在图像分割领域的应用项目。图像分割是计算机视觉中的一个关键任务，它涉及将图像分成多个区域或对象，每个区域具有相似的特征。在深度学习中，这一过程通常由卷积神经网络（CNNs）来实现，尤其是像U-Net、FCN（全卷积网络）等专门设计用于图像分割的模型。 "人工智能-项目实践-深度学习"进一步强调了这个项目是人工智能领域的一部分，特别是深度学习的实际应用。深度学习是一种人工神经网络的分支，通过多层非线性处理单元来学习数据的表示，特别适合处理复杂模式的学习任务，如图像识别、自然语言处理和推荐系统等。 "人工智能深度学习 python"指出，项目可能使用Python作为主要编程语言。Python因其丰富的库和简洁的语法，已经成为数据科学和机器学习领域的首选语言。深度学习框架如TensorFlow、PyTorch和Keras通常都提供Python接口，使得模型构建和训练变得更加便捷。在【压缩包子文件的文件名称列表】"DL-auto-inference-master"中，"DL"代表深度学习，"auto-inference"可能指的是自动推理或者自动化预测，而"master"通常是指GitHub上的主分支，意味着这是项目的最新稳定版本。这个目录可能包含了项目的所有源代码、模型文件、训练数据集、测试数据集、README文档以及其他相关资源。在这个深度学习项目中，我们可能会遇到以下关键知识点： 1. **深度学习框架**：项目可能使用了TensorFlow、PyTorch或Keras等框架来构建和训练模型。这些框架简化了神经网络的构建过程，提供了高级API来处理数据预处理、模型定义、训练、评估和部署。 2. **卷积神经网络（CNN）**：CNN是深度学习中处理图像任务的核心模型，尤其适用于图像分割。其通过卷积层、池化层和激活函数等构建层次化的特征表示。 3. **U-Net或其他分割模型**：U-Net是一种用于图像分割的特殊CNN结构，它结合了卷积层的下采样和上采样路径，以保持较高分辨率的上下文信息，从而提高分割精度。 4. **数据预处理**：在训练模型之前，可能涉及到图像的归一化、增强、裁剪、缩放等步骤，以提高模型泛化能力。 5. **损失函数**：对于图像分割，常用的损失函数可能是像素级别的交叉熵损失，或者更先进的 dice loss 或 IoU loss。 6. **模型优化**：包括选择合适的优化器（如Adam、SGD）、学习率策略（如步进衰减、余弦退火）以及正则化技术（如L1、L2正则化）来防止过拟合。 7. **模型评估**：评估指标可能包括准确率、IoU（Intersection over Union）、召回率和F1分数等，以量化模型在测试数据上的表现。 8. **模型部署**：完成训练后，模型会被转换为推理模型，可能使用TensorRT、ONNX或TFLite等工具进行优化，以便在实际应用中高效运行。 9. **Python编程**：项目中的代码可能涉及到NumPy、Pandas、Matplotlib等Python库，以及深度学习框架的特定API。 10. **数据集**：项目可能使用公开的数据集，如COCO、VOC或医学影像数据集，也可能包含自定义的数据集。这个项目提供了从深度学习模型构建到实际应用的全面实践，涵盖了深度学习图像分割的各个方面，是理解深度学习在真实世界问题中应用的一个宝贵资源。

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基于深度学习自动分割的推理软件.zip （306个子文件）

pic.css 2KB

.gitignore 176B

app.ico 14KB

pred_QT.iml 284B

气胸推理.jpg 123KB

readme.md 177B

肾肿瘤.png 297KB

CT_Pne.png 136KB

CT_Renal.png 45KB

resource_rc.py 754KB

neural_network.py 43KB

predict.py 42KB

preprocessing.py 39KB

nnUNetTrainer.py 39KB

nnUNetTrainerV2_DDP.py 34KB

dataset_loading.py 33KB

Task082_BraTS_2020.py 33KB

network_trainer.py 31KB

experiment_planner_baseline_3DUNet.py 26KB

generic_modular_residual_UNet.py 24KB

nnUNetTrainerV2.py 22KB

download_pretrained_model.py 21KB

nnUNetTrainerV2BraTSRegions.py 21KB

generic_UNet.py 20KB

Task037_038_Chaos_Challenge.py 20KB

generic_modular_UNet.py 20KB

nnUNetTrainerV2_CascadeFullRes.py 19KB

connected_components.py 19KB

evaluator.py 18KB

nnUNetTrainerCascadeFullRes.py 16KB

nnUNetTrainerV2BraTSRegions_moreDA.py 14KB

collect_pretrained_models.py 14KB

nnUNetTrainerV2_2epochs.py 14KB

dice_loss.py 14KB

rank_candidates.py 13KB

metrics.py 13KB

figure_out_what_to_submit.py 13KB

default_data_augmentation.py 12KB

data_augmentation_moreDA.py 12KB

Task076_Fluo_N3DH_SIM.py 12KB

sanity_checks.py 12KB

summarize_results_in_one_json.py 12KB

segmentation_export.py 12KB

Task089_Fluo-N2DH-SIM.py 12KB

MainGui.py 12KB

run_training_DP.py 12KB

run_training_DDP.py 12KB

Task114_heart_MNMs.py 11KB

nnUNetTrainerV2_DP.py 11KB

run_training.py 11KB

DatasetAnalyzer.py 11KB

data_augmentation_insaneDA2.py 11KB

data_augmentation_insaneDA.py 11KB

common_utils.py 10KB

experiment_planner_baseline_3DUNet_v21.py 10KB

nnUNetTrainerV2_fullEvals.py 10KB

nnUNetTrainerV2_DA3.py 10KB

utils.py 10KB

Task040_KiTS.py 9KB

conv_blocks.py 9KB

pyramid_augmentations.py 9KB

nnUNetTrainerV2_noDeepSupervision.py 9KB

RenalScore.py 9KB

experiment_planner_baseline_2DUNet.py 9KB

cropping.py 8KB

overlay_plots.py 8KB

nnUNetTrainerV2_insaneDA.py 8KB

mainwindow.py 8KB

nnUNetTrainerV2_noDA.py 8KB

experiment_planner_baseline_3DUNet_allConv3x3.py 8KB

Task056_VerSe2019.py 7KB

ensemble.py 7KB

experiment_planner_residual_3DUNet_v21.py 7KB

model_restore.py 7KB

nnUNet_plan_and_preprocess.py 7KB

experiment_planner_3DUNet_isotropic_in_mm.py 7KB

rank_candidates_StructSeg.py 7KB

Task035_ISBI_MSLesionSegmentationChallenge.py 7KB

generic_UNet_DP.py 7KB

experiment_planner_baseline_3DUNet_poolBasedOnSpacing.py 7KB

nnUNetTrainerV2_focalLoss.py 7KB

experiment_planner_baseline_3DUNet_v21_11GB.py 7KB

experiment_planner_baseline_3DUNet_v21_32GB.py 7KB

Task032_BraTS_2018.py 6KB

rank_candidates_cascade.py 6KB

ranger.py 6KB

ensemble_predictions.py 6KB

experiment_planner_3DUNet_isotropic_in_voxels.py 6KB

Task120_Massachusetts_RoadSegm.py 6KB

summarize_results_with_plans.py 6KB

nnUNetTrainerV2_softDeepSupervision.py 6KB

predict_next_stage.py 6KB

Task061_CREMI.py 6KB

nnUNetTrainerV2_ResencUNet.py 6KB

Task043_BraTS_2019.py 6KB

predict_simple.py 6KB

RCCInfer.py 6KB

nnUNetTrainerV2_dummyLoad.py 6KB

experiment_planner_baseline_2DUNet_v21.py 6KB

Task075_Fluo_C3DH_A549_ManAndSim.py 5KB

共 306 条

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