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Deep learning for brain tumor segmentation

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简介：
本研究运用深度学习技术，旨在提高脑肿瘤分割的精确度和效率，为临床治疗提供更可靠的影像学依据。 论文《利用深度学习进行脑肿瘤分割》由Gal Peretz 和 Elad Amar撰写。

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  • Deep learning for brain tumor segmentation
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    本研究运用深度学习技术，旨在提高脑肿瘤分割的精确度和效率，为临床治疗提供更可靠的影像学依据。 论文《利用深度学习进行脑肿瘤分割》由Gal Peretz 和 Elad Amar撰写。
     
  • PyTorch for Deep Learning
    优质
    《PyTorch for Deep Learning》是一本全面介绍如何使用PyTorch框架进行深度学习实践与开发的教程书。书中不仅涵盖了基础理论知识，还提供了丰富的实战案例和项目经验分享，帮助读者快速掌握并应用到实际工作中去。 Deep Learning with PyTorch：采用实际方法使用PyTorch构建神经网络模型的入门书籍。
     
  • deep-learning-for-remote-sensing
    优质
    Deep-Learning-for-Remote-Sensing探讨深度学习技术在遥感图像处理与分析中的应用，涵盖目标检测、分类及语义分割等领域，推动地球观测技术进步。 遥感中的深度学习 本教程涵盖我在遥感领域的研究、演示、幻灯片、建议及资源，并会随时间不断更新和完善。我推荐你关注此项目并为其点赞，以便随时获取最新动态。 物体检测是一种与计算机视觉和图像处理相关的技术，它使我们能够识别、分类和跟踪图像或视频中的对象。许多目标可以通过这种技术进行定位，如平面结构的监测、桥梁检查以及车辆及船舶等移动物体的追踪。下图提供了一些遥感数据的例子以供参考。 关于物体检测的数据集包括： - COCO（常用对象上下文） - Pascal VOC - ISPRS 数据集：语义标记与重建 - 多伦多马萨诸塞州道路和建筑物数据集 - IEEE GRSS 数据融合竞赛相关高光谱数据集，如DFC2018、Pavia及Indian Pines等
     
  • Deep-Learning-for-Skin-Cancer-Detection-
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    本项目利用深度学习技术进行皮肤癌检测，旨在提高早期皮肤病病变识别准确率，助力精准医疗。 使用CNN的皮肤癌检测器需要从Kaggle下载数据集。下载的数据集应包含.csv文件，并且这些文件需解压到名为Skin-Cancer-Detector-using-CNN的文件夹中，具体包括HAM10000_metadata.csv、HAM10000_images_part_1和HAM10000_images_part_2。 所需库如下： - Web框架：Flask - TensorFlow - Matplotlib - Keras - NumPy - Pandas - Scikit-Learn 请按照以下步骤操作： 步骤一：在jupyter中运行Skin_CD.ipynb文件。 步骤二：训练模型完成后，将该模型保存到models文件夹中。
     
  • Deep Learning ToolboxImporter for TensorFlow-Keras Models.rar
    优质
    这是一个用于导入TensorFlow-Keras模型到Deep Learning Toolbox的资源包，方便用户在MATLAB环境中利用已训练的Keras模型进行深度学习研究和应用开发。 MATLAB的Deep Learning Toolbox Importer for TensorFlow-Keras Models支持包允许在MATLAB中使用TensorFlow模型。
     
  • DL4J (Deep Learning for Java) 文档
    优质
    DL4J（深度学习for Java）文档提供了使用Java进行深度学习开发所需的所有资源和指南。该文档涵盖了从基础概念到高级应用的各种主题。 本段落将详细讲解DL4J作为Java深度学习接口的特点及其使用方法，并涵盖从构建不同类型的神经网络（如卷积、循环和前馈）到训练集构建以及模型评估的全流程教学。我们将一步步地指导读者如何利用DL4J进行各种复杂的深度学习任务，确保即使是初学者也能轻松上手并掌握相关技术。
     
  • Deep Reinforcement Learning for Human-Level Control.pdf
    优质
    本文探讨了深度强化学习在实现人类级别控制任务中的应用与挑战，通过模拟环境验证其有效性。 Nature资源提供有关深度强化学习的论文免费下载，资源共享。
     
  • Residual Shrinkage Networks with Deep Learning for Fault Diagnosis.pdf
    优质
    本文提出了一种基于深度学习的残差收缩网络模型，用于机械设备故障诊断，通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis, by Minghang Zhao, Shisheng Zhong, Xuyun Fu, Baoping Tang, and Michael Pecht, Fellow Member of IEEE.
     
  • Deep Learning for Image Processing: Including Classification and Object Detection
    优质
    本书深入探讨了深度学习在图像处理领域的应用，重点介绍了分类和目标检测技术，为读者提供了理论与实践相结合的学习资源。 本教程旨在总结本人在研究生期间的研究成果，并分享给更多有需要的学习者。随着学习的深入，我也会不断更新内容与大家分享。 教学流程如下： 1）介绍网络结构及其创新点； 2）使用Pytorch搭建并训练模型； 3）利用Tensorflow（内置Keras模块）进行相同操作； 教程将涵盖以下主题： 图像分类部分包括：LeNet、AlexNet、VggNet、GoogLeNet、ResNet、ResNeXt 、MobileNet和ShuffleNet等经典网络结构，以及最新的EfficientNet。 目标检测篇则会讲解Faster-RCNN/FPN, SSD/RetinaNet 和 YOLOv3 SPP等相关技术。