在(一)中,我将肺结节检测项目总结为三阶段,这里我要讲讲这个项目的第三阶段,至于第二阶段,由于数据增强部分的代码我始终看不大懂,先不讲。 结果评估的程序在evaluationScript文件夹下,这个文件夹下的文件名比较烦,看的比较懵。 annotations文件夹里面放的是结节标签文件,无关 ...
在 上 中讲了如何得到csv文件并调用noduleCADEvaluationLUNA .py求取froc值,这里就讲一讲froc值是如何求取的。 如上面代码所示,输入标签文件,结果文件,调用noduleCADEvaluation函数即可,任务完成,十分简单。 接下来看一下这个函数。 这个函数调用了两个函数collect和evaluateCAD。先从collect开始看。 该函数又调用了另一个函数c ...
2018-09-29 22:14 16 1879 推荐指数:
在(一)中,我将肺结节检测项目总结为三阶段,这里我要讲讲这个项目的第三阶段,至于第二阶段,由于数据增强部分的代码我始终看不大懂,先不讲。 结果评估的程序在evaluationScript文件夹下,这个文件夹下的文件名比较烦,看的比较懵。 annotations文件夹里面放的是结节标签文件,无关 ...
我只讲讲检测部分的模型,后面两样性分类的试验我没有做,这篇论文采用了很多肺结节检测论文都采用的u-net结构,准确地说是具有DPN结构的3D版本的u-net,直接上图。 DPN是颜水成老师团队的成果,简单讲就是dense 与 residual的结合,如上图,输入特征图一 ...
最近一个月都在做肺结节的检测,学到了不少东西,运行的项目主要是基于这篇论文,在github上可以查到项目代码。 我个人总结的肺结节检测可以分为三个阶段,数据预处理,网络搭建及训练,结果评估。 这篇博客主要分析一下项目预处理部分的代码实现。 预处理的全部代码都在prepare.py中 ...
目录 一、 存在的问题 二、 解决的方案 1、点云特征 2、解决方法 三、 网络结构 四、 理论证明 五、实验效果 ...
Author Charles R. Qi* Hao Su* @ Stanford 第一个是PHD, 第二个是Professor, 两人一直在一起做些3D的研究 还有个PointNet++ Abstract 点云是一种很重要的几何数据结构,因为它不规则的形式,很多研究都是将它转换成规则的3D体 ...
题目:Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection 来自:Uber: Ming Liang Note: 没有代码,主要看思想吧,毕竟是第一篇使用RGB feature maps 融合到BEV特征中; 从以下几个方面 ...
论文笔记(2):A fast learning algorithm for deep belief nets. 这几天继续学习一篇论文,Hinton的A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets。这篇论文一开始读起来是相当费劲的,学习 ...