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matlab代码输入如何换行符-LiviaNET:LiviaNET
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2021-05-27
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matlab代码输入如何换行符 LiviaNET。 用于语义图像分割的3D全卷积神经网络 该存储库包含LiviaNET的代码,这是我们工作中使用的3D全卷积神经网络:2017年4月17日在Neuroimage中接受。 要求 该代码已用Python(2.7)编写,并且需要 您还应该已经安装 (可选)该代码允许以Matlab和Nifti格式加载图像。 如果您想使用nifti格式,则应安装 运行代码 训练 如何从头开始训练自己的体系结构? 要开始使用自己的体系结构,必须根据需要修改文件“ LiviaNET_Config.ini”。 然后,您只需要在命令行中编写: python ./networkTraining.py ./LiviaNET_Config.ini 0 在每个时期之后,这将保存更新的训练模型。 如果您使用GPU,则将在近5分钟后从示例中获得训练有素的模型。 我可以从另一个时代重新开始训练吗? 想象一下,在对模型进行了两天的训练之后,就在准备好评估新模型之前,您的计算机出现了故障。 不要恐慌!!! 您只需从保存模型的最后一个纪元(假设第20个纪元)重新开始训练,如下所示: pyth
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matlab代码输入如何换行符-LiviaNET:LiviaNET (106个子文件)
LiviaNET_Config.ini 6KB
LiviaNET_Config_NeuroPaper.ini 6KB
LiviaNET_Segmentation.ini 807B
RunThis-checkpoint.ipynb 43KB
RunThis.ipynb 43KB
NeuroFeatMaps.jpg 1.04MB
NeuroRes2.jpg 313KB
License 1KB
liviaTest_Epoch0 1.21MB
liviaTest_Epoch1 1.41MB
liviaTest_Epoch2 1.41MB
liviaTest_Epoch3 1.41MB
liviaTest_Epoch4 1.41MB
liviaTest_Epoch5 1.41MB
liviaTest_Epoch6 1.41MB
liviaTest_Epoch7 1.41MB
liviaTest_Epoch8 1.41MB
liviaTest_Epoch9 1.41MB
ProbMap_class_5_MR_Img6.mat 64MB
ProbMap_class_2_MR_Img6.mat 64MB
ProbMap_class_8_MR_Img6.mat 64MB
ProbMap_class_7_MR_Img6.mat 64MB
ProbMap_class_3_MR_Img6.mat 64MB
ProbMap_class_6_MR_Img6.mat 64MB
ProbMap_class_4_MR_Img6.mat 64MB
ProbMap_class_1_MR_Img6.mat 64MB
Segmentation_MR_Img6.mat 16MB
MR_Img1.mat 1.68MB
MR_Img6.mat 1.39MB
MR_Img5.mat 1.36MB
MR_Img3.mat 1.34MB
MR_Img7.mat 1.29MB
MR_Img4.mat 1.23MB
MR_Img2.mat 1.1MB
ROI_Img1.mat 212KB
ROI_Img6.mat 175KB
ROI_Img5.mat 174KB
ROI_Img3.mat 174KB
ROI_Img4.mat 173KB
ROI_Img2.mat 157KB
GT_Img1.mat 73KB
ROI_Img7.mat 73KB
GT_Img3.mat 71KB
GT_Img5.mat 71KB
GT_Img6.mat 70KB
GT_Img4.mat 70KB
GT_Img7.mat 69KB
GT_Img2.mat 68KB
README.md 6KB
weights_ConvLayer_2.npy 63KB
weights_ConvLayer_1.npy 21KB
weights_ConvLayer_0.npy 1KB
LiviaNet.py 36KB
sampling.py 13KB
LiviaNet3DConvLayer.py 12KB
startTraining.py 12KB
startTesting.py 12KB
generateNetwork.py 8KB
parsersUtils.py 8KB
Utils.py 8KB
layerOperations.py 7KB
LiviaSoftmax.py 6KB
ActivationFunctions.py 6KB
loadData.py 5KB
processLabels.py 4KB
generateROI.py 4KB
networkTraining.py 3KB
imgOp.py 3KB
saveData.py 3KB
Evaluation.py 3KB
networkSegmentation.py 2KB
__init__.py 1B
__init__.py 1B
__init__.py 1B
__init__.py 1B
__init__.py 1B
__init__.py 1B
LiviaNet.pyc 17KB
sampling.pyc 8KB
Utils.pyc 8KB
LiviaNet3DConvLayer.pyc 8KB
startTraining.pyc 7KB
startTesting.pyc 7KB
parsersUtils.pyc 7KB
generateNetwork.pyc 6KB
ActivationFunctions.pyc 6KB
layerOperations.pyc 5KB
LiviaSoftmax.pyc 4KB
loadData.pyc 4KB
imgOp.pyc 3KB
saveData.pyc 3KB
Evaluation.pyc 3KB
__init__.pyc 169B
__init__.pyc 169B
__init__.pyc 166B
__init__.pyc 160B
__init__.pyc 160B
__init__.pyc 152B
__init__.pyc 144B
Networks.rar 8.93MB
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