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图像的均方误差的matlab代码-Beating-Melanoma:我们提出了一种依赖于智能数据增强的用于从皮肤镜图像检测黑素瘤...
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2021-05-22
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图像的均方误差的matlab代码通过深度学习战胜黑色素瘤:让数据说话 研究的主要重点是使用深度学习管道系统对皮肤病变进行分析。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本。 先决条件 Pytorch 0.2.0 (Do not use Pytorch 0.3 or higher, the codes are not updated to work with pytorch 0.3 ) 除毛 脱毛是使用MATLAB实现的。 说出步骤将是什么 1) Specify root directory for input images in main.m 2) Dermoscopic images can be super highresolution (7000x7000 or higher), resize images to get faster results. Resizing might require suitable adjustment to radius of structuring element and threshold value in my_functio
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Beating-Melanoma-master.zip (27个子文件)
Beating-Melanoma-master
Classification
Test.py 2KB
submission.npy 67KB
README.md 235B
plot_roc.py 4KB
data_loader.py 1KB
Train.py 5KB
Segmentation
Training
model.py 4KB
Unet.py 8KB
data_loader.py 3KB
README.md 118B
Testing
testing.py 3KB
model.py 4KB
data_loader.py 3KB
Bonus
ISIC_seg_api.py 564B
Generator
mse_check.py 2KB
results
README.md 18B
images
README.md 18B
job.sh 48B
main.py 5KB
README.md 563B
Data
Melanoma
README.md 18B
netg_netd.py 2KB
README.md 4KB
.gitignore 1KB
hair_removal
main.m 782B
README.md 794B
my_function.m 1KB
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