В нашем предыдущем посте мы загрузили набор данных МРТ UPenn Glioblastoma из TCIA, а затем загрузили файлы на наш диск Google. Теперь мы настроим структуру папок, необходимую для обучения нашей модели. В папке images_structural вы можете увидеть 671 папку, принадлежащую 630 пациентам. У некоторых есть суффикс _21, указывающий на то, что это было второе сканирование. В каждой папке есть 4 файла МРТ с указанием последовательности МРТ — T1, T1-GD, T2 и FLAIR. Наша цель —..

Введение Семантическая сегментация - это проблема компьютерного зрения, в которой наша задача - назначить класс каждому пикселю изображения, используя это изображение в качестве входных данных. В случае семантической сегментации нам все равно, есть ли у нас несколько экземпляров (объектов) одного и того же класса, мы просто помечаем их все своим классом. Есть несколько курсов \ обзоров по различным проблемам компьютерного зрения (например,..

Сегментация клиентов или кластеризация полезны по-разному. Его можно использовать для целевого маркетинга. Иногда при построении прогнозной модели более эффективно кластеризовать данные и строить отдельную прогнозную модель для каждого кластера. В этой статье я объясню, как я сделал это для создания кластеров с использованием модели k-средних, развернутой с помощью Flask. Алгоритм K-средних AndreyBu , который имеет более 5 лет опыта в машинном обучении и в настоящее время обучает..

Абстрактный В этой статье представлен подробный обзор и анализ статьи Ши и Малика о нормализованных разрезах и сегментации изображений. Каждый раздел содержит резюме и анализ соответствующей части оригинальной статьи. Оригинал статьи можно найти здесь: https://people.eecs.berkeley.edu/~malik/papers/SM-ncut.pdf Перцептивная теория группировки Вертгеймера Во введении Ши и Малик отмечают, что их исследование основано на теории перцептивной группировки Вертхаймера. Эта теория..