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Domain Specific CL: Code for NeurIPS 2020 Paper Exploiting Global and Local Features for Medical Image Segmentation with Limited Annotation...

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简介：
本文为NeurIPS 2020会议提交的论文利用全局和局部特征进行医疗图像分割（有限标注）提供代码实现，探讨了在数据标注不足的情况下如何有效提升医学影像分割精度的方法。 该代码适用于发表在NeurIPS 2020（第34届国际神经信息处理系统会议）上的口头报告论文《带有有限注解的医学图像分割的全局和局部特征的对比学习》。通过提出的使用对比学习的预训练方法，我们仅用两个标记量的数据进行训练就能获得与基准模型相当甚至更优的表现。 研究发现，在医学图像分割任务中，所提出的基于对比性的预训练策略能够结合跨领域的自然知识，并且在性能上超越了基线和其它预训练、半监督及数据增强的方法。此外，论文还提出了局部对比损失函数作为全局损失的扩展形式，通过学习独特的局部级别表示来区分相邻区域，进一步提升了模型的表现力。 最后值得注意的是，所提出的策略可以与现有的半监督方法和数据增强技术相结合使用，在提升准确度方面具有显著的效果。

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  • Domain Specific CL: Code for NeurIPS 2020 Paper Exploiting Global and Local Features for Medical Image
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    本文为NeurIPS 2020会议提交的论文利用全局和局部特征进行医疗图像分割（有限标注）提供代码实现，探讨了在数据标注不足的情况下如何有效提升医学影像分割精度的方法。 该代码适用于发表在NeurIPS 2020（第34届国际神经信息处理系统会议）上的口头报告论文《带有有限注解的医学图像分割的全局和局部特征的对比学习》。通过提出的使用对比学习的预训练方法，我们仅用两个标记量的数据进行训练就能获得与基准模型相当甚至更优的表现。 研究发现，在医学图像分割任务中，所提出的基于对比性的预训练策略能够结合跨领域的自然知识，并且在性能上超越了基线和其它预训练、半监督及数据增强的方法。此外，论文还提出了局部对比损失函数作为全局损失的扩展形式，通过学习独特的局部级别表示来区分相邻区域，进一步提升了模型的表现力。 最后值得注意的是，所提出的策略可以与现有的半监督方法和数据增强技术相结合使用，在提升准确度方面具有显著的效果。
     
  • DnCNN with Code for Image Denoising
    优质
    本文介绍了一种基于DnCNN算法的图像去噪方法，并提供了相应的代码实现。该方法能有效降低噪声，提高图像质量。 《Beyond a Gaussian Denoiser：基于深度CNN的残差学习图像去噪》原文章及作者GitHub主页包含了详细的文章解读与代码。
     
  • Implementing Domain Specific Languages with Xtext and Xtend (2nd Edition)...
    优质
    本书是关于使用Xtext和Xtend工具实现领域特定语言（DSL）的指南，涵盖了第二版中的新特性和改进。适合软件开发人员阅读。 学习如何使用Xtext和Xtend实现领域特定语言（DSL），并通过易于理解的示例和最佳实践进行掌握。 关于本书： - 利用最新的Xtext和Xtend功能来开发一个领域特定的语言。 - 将Xtext与流行的第三方IDE集成，以获得两全其美的效果。 - 发现如何测试DSL实现，并自定义DSL运行时和IDE方面的内容。 本书面向谁： 此书针对希望使用 Xtext 创建 DSL 的程序员和技术专家。他们应该对 Eclipse 及其功能有一定的基础了解。虽然有编译器实施经验会有所帮助，但并非必要条件，因为本书将解释所有开发阶段的细节。 你将会学到什么： - 为DSL编写Xtext语法； - 使用 Xtend（一种替代Java的语言）编写更清晰、易于阅读和维护的代码； - 利用 Maven/Tycho 和 Gradle 轻松构建你的 Xtext DSLs； - 编写一个用于 DSL 的代码生成器和解释器； - 探索 Xtext 符号解析机制（即范围管理）； - 使用 JUnit 测试DSL实现的大多数方面； - 了解使用Xtext和 Xtend 实现DSL的最佳实践； - 利用持续集成机制开发你的 Xtext DSLs； - 在web应用中使用一个Xtext编辑器。 详细介绍： 本书将帮助你高效地实施领域特定语言（DSL）及其IDE工具，借助于Xtext 和 Xtend。首先简要介绍涉及在 IDE 中实现 DSL 的主要 Xtext 功能，然后引入 Xtend 作为全书示例的编程语言。接着探讨使用 Xtext 进行典型开发工作流时修改 DSL 文法的方法。 进一步地，在本书中会详细介绍与 Java 紧密集成的完全功能型编程语言Xtend（一种Java类似的语言）。随后解释了 Xtext 的主要概念，例如验证、代码生成和运行时及UI方面的自定义。你将学会使用 JUnit 测试基于 Xtext 实现的 DSL，并进一步学习类型检查与范围管理等高级概念。接着会介绍如何在集成到Xtext DSLs中的典型持续集成系统中进行整合并熟悉 Xbase。 最终，你会手动维护用于一个Xtext DSL 的 EMF 模型，并了解到Xtext DSL 也可应用于 IntelliJ 中。 方法和形式： 本书采用逐步教学的方式，通过具体的实例让你掌握使用 Xtext 和其自定义语言 Xtend 进行开发的方法。
     
  • Implementing Domain-Specific Languages with Xtext and Xtend (Second Edition)...
    优质
    本书是关于使用Xtext和Xtend实现领域特定语言(DSL)的教程与参考手册（第二版），深入讲解了DSL开发的相关知识和技术。 Implementing Domain Specific Languages with Xtext and Xtend (2nd Edition) 英文无水印pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者删除 重写时已移除联系方式及链接。
     
  • Normalized Cuts for Image Segmentation
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    《Normalized Cuts for Image Segmentation》提出了一种基于图论的图像分割算法Normalized Cut，通过衡量子区域间的相似度和差异性实现高效准确的图像分割。 Normalized Cuts是一种在图像分割领域引用很高的算法。
     
  • FDA for Semantic Segmentation in the Fourier Domain
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    本文提出了一种在傅里叶域进行语义分割的新方法，利用FDA（傅里叶域适应）技术，有效提升了图像分割任务中的模型性能和泛化能力。 FDA（傅里叶域自适应）是一种用于语义分割的技术，并且是2020年CVPR论文的Pytorch实现版本。通过使用傅里叶变换，该技术能够轻松地调整不同领域的样式特征而无需深入网络或对抗训练。 下面是推荐的傅里叶域自适应方法流程： 步骤1：对源图像和目标图像应用FFT（快速傅立叶变换）。 步骤2：将源幅度中的低频部分替换为目标幅度中的相应部分。 步骤3：在修改后的源频率谱上执行逆FFT，以生成最终的调整结果。 使用示例： 可以通过运行以下命令来演示FDA的效果： ``` python3 FDA_demo.py ``` 这是域适应的一个实例。例如，在从GTA5到CityScapes的数据集转换过程中应用了FDA技术（β参数设为0.01）。 为了实现Sim2Real Adaptation，可以使用单个beta值运行以下命令： ``` python3 train.py --snapshot-dir=../checkpoints/FDA--init-weights=../checkpoints/FDA/ ```
     
  • Eye Vasculature Image Segmentation Dataset for Unet + Code + Model + System Interface + Tutorial Videos.zip
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    本资源包提供了一个用于Unet模型的眼血管图像分割数据集、代码、预训练模型及系统界面，并附有教程视频，便于快速入门和应用。 本资源提供配套的视频教程和图文教程，帮助你使用Unet进行眼底图像分割的训练、测试以及界面封装。内容包括Unet原理解析、处理好的训练集与测试集、训练及测试代码，并附带预训练模型，同时将整个流程封装为图形化界面，只需上传图片即可完成预测。 随着生活水平提高，眼科疾病和心脑血管疾病的发病率逐年上升。视网膜血管是这类疾病诊断的重要信息来源之一，其变化可以反映许多早期病理特征。然而，由于眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管结构复杂多变的特点，使得准确分割这些血管变得极具挑战性。 传统方法依赖于人工手动完成视网膜血管的分割工作，不仅耗时且容易受到主观因素的影响。通过使用眼底血管图像自动分割技术可以提高诊断准确性、效率，并促进科学研究和治疗方法改进等方面的发展。
     
  • A Closed-Form Solution for Natural Image Matting (With Source Code)
    优质
    本文提出了一种用于自然图像抠图的封闭形式解法，并提供了源代码。该方法在处理复杂背景时表现出色，为图像编辑领域提供了一个高效的解决方案。 Anat Levin的论文《A Closed Form Solution to Natural Image Matting》及源代码提供了一种自然图像抠图问题的封闭形式解法。
     
  • IEEE P802.1p Standard for Local and Metropolitan Area Networks
    优质
    《IEEE 802.1p标准》是针对局域网和城域网制定的一项国际标准，主要规范了数据传输中的流量优先级设置，以优化网络性能。 P802.1p 标准是针对局域网和城域网的媒体访问控制（MAC）桥接的补充标准，主要涉及流量类别加速以及动态多播过滤功能。