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颜色分类LeetCode-PyTorch_Bayesian_UNet: 迁移至PyTorch，贝叶斯卷积神经网络(BCNN)的改进版

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简介：
本项目基于PyTorch实现了一个改进型的贝叶斯卷积神经网络（Bayesian UNet），用于颜色分类任务，并进行了相应的模型迁移和优化。 这是贝叶斯卷积神经网络的PyTorch重新实现，在医学成像领域有两个主要应用场景：使用2DU-Net进行二维分割或回归（例如，2DX射线、腹腔镜图像和CT切片），以及使用3DU-Net进行三维分割或回归（例如，3DCT体积）。这项工作是以下研究的一部分： @article{hiasa2019automated, title={Automated Muscle Segmentation from Clinical CT using Bayesian U-Net for Personalized Musculoskeletal Modeling}, author={Hiasa, Yuta and Otake, Yoshito and Takao, Masaki and Ogawa, Takeshi and Sugano, Nobuhiko and Sato, Yoshinobu}, journal={IEEE Transactions on Medical Imaging} }

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    本项目基于PyTorch实现了一个改进型的贝叶斯卷积神经网络（Bayesian UNet），用于颜色分类任务，并进行了相应的模型迁移和优化。 这是贝叶斯卷积神经网络的PyTorch重新实现，在医学成像领域有两个主要应用场景：使用2DU-Net进行二维分割或回归（例如，2DX射线、腹腔镜图像和CT切片），以及使用3DU-Net进行三维分割或回归（例如，3DCT体积）。这项工作是以下研究的一部分： @article{hiasa2019automated, title={Automated Muscle Segmentation from Clinical CT using Bayesian U-Net for Personalized Musculoskeletal Modeling}, author={Hiasa, Yuta and Otake, Yoshito and Takao, Masaki and Ogawa, Takeshi and Sugano, Nobuhiko and Sato, Yoshinobu}, journal={IEEE Transactions on Medical Imaging} }
     
  • 贝叶斯卷积神经网络_Bayesian_CNN_
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    贝叶斯卷积神经网络（Bayesian CNN）结合了贝叶斯推理和CNN架构，用于不确定性量化和模型正则化，适用于图像识别等任务中提高预测可靠性。 对MNIST数据集进行识别，并将正常MNIST数据集的结果与损坏的MNIST数据集结果进行对比。
     
  • 颜色分类CNN-LeetCode-Color-Classification-CNN: 颜色识别(Keras中的卷积神经网络实现)
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    本项目使用Keras框架构建并训练了一个卷积神经网络(CNN)，用于对图像进行颜色分类，实现了高效的颜色识别功能。 颜色分类在LeetCode中的实现涉及使用CNN（卷积神经网络）进行颜色识别，并且该实现基于Keras库，在TensorFlow后端运行。最初的设计目的是从交通摄像头中检测车辆的颜色，模型能够在识别车辆颜色时达到94.47%的高准确率。 关于此模型的工作原理和架构细节，请参考《使用卷积神经网络的车辆颜色识别》一文（作者为Reza Fuad Rachmadi 和 IKetut Eddy Purnama）。该论文中展示了如何构建这样一个系统，它能够成功地以非常高的精度捕捉到车辆的颜色。
     
  • 颜色分类LeetCode-UQ_BNN：利用贝叶斯神经网络评估分类中的不确定性（MIDL 2018, CSDA）
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    本研究在MIDL 2018会议上发表于CSDA，提出了一种使用贝叶斯神经网络的方法，用于颜色分类任务中评估模型的预测不确定性。 该存储库提供了论文“在分类中使用贝叶斯神经网络的不确定性量化：在生物医学图像分割中的应用”的Keras实现版本。本段落扩展了相关研究，并展示了所提出方法的应用，具体是在两个生物医学成像分割数据集上的表现：ISLES和DRIVE数据集。 一旦你有一个训练完成的贝叶斯神经网络，建议的方法来量化不确定性很简单。在一个二进制分割任务中，如果得到一个具有维度（估计数，特征维度）的numpy数组p_hat，则可以通过以下代码获得认知不确定性和随机性不确定性： ```makefile epistemic = np.mean(p_hat**2, axis=0) - np.mean(p_hat, axis=0)**2 aleatoric = np.mean(p_hat * (1-p_hat), axis=0) ``` 所提出的方法与Kendall的工作进行了比较，并展示了其在处理医学图像分割任务中的有效性。
     
  • 贝叶斯网络改进方案.zip_贝叶斯_贝叶斯网络
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    本资料探讨了对贝叶斯网络进行优化和改进的方法，旨在解决现有模型中的局限性，并提升其在复杂数据环境下的应用效能。适合研究者和技术人员参考学习。 本程序是对贝叶斯网络的改进，具有非常好的效果与价值，希望与各位分享。
     
  • 颜色分类LeetCode-黄疸检测：利用卷积神经网络识别新生儿黄疸
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    本项目基于LeetCode题目设计，采用卷积神经网络技术开发了一套用于诊断新生儿黄疸的颜色分类系统。通过分析皮肤颜色变化准确判断患儿健康状况，旨在提高早期筛查效率和准确性。 颜色分类LeetCode Make-A-Thon 2017提出了一种检测新生儿黄疸的方法，旨在提醒家中母亲及时发现婴儿的黄疸情况以便尽早治疗以防止严重后果。解决方案是使用最可靠且非侵入性的方法来检查一个人的颜色变化，并将其应用于新生婴儿面部皮肤颜色的变化上。 具体来说，采用CNN（卷积神经网络）技术对图像进行黄疸与非黄疸分类。数据集是从谷歌收集的图片库中获取的统一尺寸为28x28像素的照片。通过使用Haar-Cascade和OpenCV工具来检测婴儿的脸部区域，并仅关注皮肤的颜色而忽略眼睛、头发等其他特征。 接着，从面部皮肤提取颜色信息（利用ColorThief），然后比较不同深浅黄色的颜色值以确定是否存在黄疸现象。最后，设计了一个基于Raspberry Pi相机的系统用于拍摄婴儿脸部的照片并进行处理，根据结果点亮相应的LED灯来表示检测到的是黄疸或非黄疸情况。
     
  • PyTorch-BayesianCNN：在PyTorch中的基于反向传播的贝叶斯变分推理卷积神经网络-源码
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    PyTorch-BayesianCNN是一个实现基于反向传播的贝叶斯变分推理的卷积神经网络框架，使用流行的深度学习库PyTorch。此项目提供了源代码以便于研究和开发人员进行实验、调试与二次开发。 我们介绍了一种基于变分推理的贝叶斯卷积神经网络（CNN），这是一种在传统CNN基础上改进的方法，其中权重的复杂后验概率分布通过Bayes推断得出。实验表明，在多个数据集上（如MNIST、CIFAR10和CIFAR100）该方法性能与频率论推理相当，并且具有相同的结构。 我们展示了贝叶斯方法中过滤器权重的概率分布，提供了一个全贝叶斯视角的卷积神经网络图层类型。本存储库包含两种类型的贝叶斯层实现： - BBB（Backprop Bayes）：此层对所有权重进行采样处理，并将结果与输入结合以计算激活样本。 - BBB_LRT（使用局部重参数化技巧的Bayes Backprop）：该方法在BBB的基础上，引入了局部重参数化技术来直接从激活中抽取分布中的样本。 对于想要创建自定义贝叶斯网络的人来说，请参考并继承layers.m文件以进行相应的修改。
     
  • 压缩感知L1重建算法Matlab代码-BCNN：基于贝叶斯卷积神经网络的恢复方法
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    本项目提供了一种新颖的压缩感知L1重建算法的Matlab实现，采用贝叶斯卷积神经网络（BCNN）进行信号恢复。该方法结合了深度学习与传统信号处理技术的优势，有效提升了稀疏信号的重构精度和速度。代码开源并附有详细文档，适合研究与教学使用。 贝叶斯卷积神经网络（BCNN）是一种新的压缩感知（CS）恢复算法，结合了卷积神经网络（CNN）与贝叶斯推理方法。本段落展示了该算法在重建结果上的显著提升，优于传统的结构化压缩传感（SCS）及其他基于ReconNet、DR2Net和LDAMP等神经网络的恢复技术。提供的代码可用于重现文中部分实验成果。 引用格式： @article{BCNNs, author={Xinjie Lan and Xin Guo and Kenneth E. Barner}, title={Bayesian Convolutional Neural Networks for Compressed Sensing Restoration}, booktitle={arVix:1811.04356}, month={Nov.}, year={2018} } 系统要求：该软件已在Matlab R2018a版本上测试通过。
     
  • 颜色分类LeetCode-Arbitrary_Style_Transfer: 快速神经风格迁移（采用AdaIN层）- 基于H...
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    本项目实现了一种快速的神经艺术风格迁移算法，利用了AdaIN技术进行风格变换，支持多样化的图像处理需求。基于H代码库开发。 颜色分类LeetCode任意式传输Arbitrary-Style-Per-Model快速神经风格迁移方法描述使用Encoder-AdaIN-Decoder架构的深度卷积神经网络作为风格转移网络(STN)。该网络可以接收两个任意图像作为输入（一个为内容，另一个为样式），并输出重新组合的内容和前者的空间结构以及后者的风格（颜色、纹理）。无需对网络进行重新训练。 STN使用MS-COCO数据集和WikiArt数据集进行训练。此代码基于Huang等人在ICCV2017上的系统总览。图片来自黄等人的原论文。 编码器是一个固定的VGG-19模型，最多到relu4_1层，在ImageNet数据集上进行了预训练以用于图像分类任务。我们通过训练解码器将AdaIN输出从特征空间转换回图像空间来完成整个过程。 在工具文件夹中提供了一个转换器，它可以提取来自Torch模型文件的内核和偏差，并将其保存为npz文件，以便于使用NumPy处理。