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用卷积滤波器matlab代码-KiU-Net-pytorch:用于图像分割的KiU-Net的官方Pytorch编码-MICCAI...
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用卷积滤波器matlab代码KiU-Net-Pytorch | | | 在MICCAI 2020及其上发表的论文的官方Pytorch编码 期刊扩展: 关于此仓库: 此存储库托管以下网络的代码: KiU-Net 2D KiU-Net 3D Res-KiU网 致密网 它还具有组织用于通用2D图像分割和BraTS,LiTS数据集的3D体积分割的数据加载器; 便于对医学图像和体积分割算法进行基准测试。 介绍 在通用的“编码器-解码器”体系结构中,编码器的最初几个块学习数据的低级特征,而后面的块学习高级数据。 最终,编码器学会了将数据映射到较低维度(在空间意义上)。 随着网络深度的增加,接收场的大小也限制了网络将更多的精力放在更高层次的功能上。 在我们提出的体系结构中,我们引入了Ki-Net,其中我们使用了过完整的表示形式,这限制了接收域的增加。 这是通过对编码器的体系结构进行简单的更改来完成的,其中最大池化被上采样替代。 这有助于深层过滤器将更多的注意力集中在低级细节上,从而有助于细分。 当使用U-Net增强时,该网络称为KiU-Net,在分割较小的解剖标志和模糊的噪声边界的情况下,可以带来显
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KiU-Net-pytorch-master.zip (59个子文件)
KiU-Net-pytorch-master
LiTS
data_prepare
get_training_set.py 3KB
net
models.py 24KB
README.md 966B
dataset
dataset.py 2KB
utilities
calculate_metrics.py 4KB
loss
Tversky.py 652B
SS.py 630B
ELDice.py 621B
Hybrid.py 723B
WBCE.py 525B
Jaccard.py 624B
BCE.py 296B
Dice.py 566B
train.py 3KB
DenseCRF
2D-CRF.py 6KB
3D-CRF.py 6KB
requirements.txt 146B
parameter.py 2KB
val.py 6KB
data_analysis
liver_slice_percentage.py 819B
get_spacing.py 626B
get _threshold.py 1011B
liver_voxel_percentage.py 875B
README.md 7KB
test.py 6KB
BRATS
README.md 1KB
prep.py 5KB
predict_kiunet.py 6KB
ensemble_methods.py 4KB
train_kiunet.py 7KB
models
criterions.py 3KB
unet.py 17KB
__init__.py 114B
compress_data.py 1KB
experiments
kiunet3d_n4.yaml 779B
kiunet3d_wo_crop.yaml 779B
kiunet3d_n8.yaml 779B
kiunet.yaml 789B
kiunet3d.yaml 779B
data
dualpath.py 13KB
datasets.py 118B
parcellation.py 1KB
explore.py 1KB
rand.py 481B
singlepath.py 6KB
data_utils.py 1KB
__init__.py 0B
tf_utils.py 3KB
test_sampling.py 474B
sampler.py 2KB
transforms.py 11KB
train.py 10KB
metrics.py 3KB
LICENSE 1KB
utils.py 9KB
img
arch.png 91KB
performancemetrics.m 2KB
arch
ae.py 35KB
extractors.py 13KB
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