在（一）中，我將肺結節檢測項目總結為三階段，這里我要講講這個項目的第三階段，至於第二階段，由於數據增強部分的代碼我始終看不大懂，先不講。 結果評估的程序在evaluationScript文件夾下，這個文件夾下的文件名比較煩，看的比較懵。 annotations文件夾里面放的是結節標簽文件，無關 ...

我只講講檢測部分的模型，后面兩樣性分類的試驗我沒有做，這篇論文采用了很多肺結節檢測論文都采用的u-net結構，准確地說是具有DPN結構的3D版本的u-net，直接上圖。 DPN是顏水成老師團隊的成果，簡單講就是dense 與 residual的結合，如上圖，輸入特征圖一 ...

最近一個月都在做肺結節的檢測，學到了不少東西，運行的項目主要是基於這篇論文，在github上可以查到項目代碼。 我個人總結的肺結節檢測可以分為三個階段，數據預處理，網絡搭建及訓練，結果評估。 這篇博客主要分析一下項目預處理部分的代碼實現。 預處理的全部代碼都在prepare.py中 ...

目錄 一、 存在的問題 二、 解決的方案 1、點雲特征 2、解決方法 三、 網絡結構 四、 理論證明 五、實驗效果 ...

Author Charles R. Qi* Hao Su* @ Stanford 第一個是PHD, 第二個是Professor, 兩人一直在一起做些3D的研究 還有個PointNet++ Abstract 點雲是一種很重要的幾何數據結構，因為它不規則的形式，很多研究都是將它轉換成規則的3D體 ...

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題目：Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection 來自：Uber: Ming Liang Note: 沒有代碼，主要看思想吧，畢竟是第一篇使用RGB feature maps 融合到BEV特征中； 從以下幾個方面 ...

論文筆記(2)：A fast learning algorithm for deep belief nets. 這幾天繼續學習一篇論文，Hinton的A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets。這篇論文一開始讀起來是相當費勁的，學習 ...