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使用Synapse数据集的TransUNet

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简介：
本研究采用TransUNet模型并利用Synapse数据集进行实验，旨在探索跨模态医学图像分割的新方法，提升神经影像分析精度。 该数据集包含腹部临床CT扫描图像，并分为tran和test两个部分。每个数据集中的图片已经切分并格式化为.pnz文件。相关论文题目是《Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation》。

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  • 使用Synapse数据集的TransUNet
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    本研究采用TransUNet模型并利用Synapse数据集进行实验，旨在探索跨模态医学图像分割的新方法，提升神经影像分析精度。 该数据集包含腹部临床CT扫描图像，并分为tran和test两个部分。每个数据集中的图片已经切分并格式化为.pnz文件。相关论文题目是《Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation》。
     
  • Synapse医学图像分割数据集
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    Synapse医学图像分割数据集是一套全面的医疗影像资料集合，旨在推进自动图像分割技术的发展，尤其关注中枢神经系统的精确分析与研究。 已经处理好的png格式的Synapse医学分割数据集包含512*512大小的图片，分为train和mask两部分。其中mask文件包含了8个类别，并用像素值0到7表示。因此，在原始状态下，mask中的png图像会显示为全黑。而经过RGB映射后的label图像是为了更直观地展示标签信息，可以直接用于大多数分割模型的训练中。
     
  • 多器官分割的Synapse多器官数据集
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    简介：Synapse多器官数据集是专为提高多器官自动分割技术而设计的一套高质量医学影像数据集，涵盖多种人体器官，适用于深度学习模型训练与验证。 To access the Synapse multi-organ dataset, follow these steps: 1. Sign up on the official Synapse website and download the dataset. 2. Convert the data to numpy format. 3. Clip the images within the range of [-125, 275]. 4. Normalize each 3D image to [0, 1]. 5. For training cases, extract 2D slices from the 3D volume. 6. Keep the 3D volumes in h5 format for testing cases.
     
  • TransUnet 在 DRIVE 数据集上的分割实战 【含代码和数据集】
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    本文详细介绍如何使用基于Transformer的TransUnet模型在DRIVE眼底血管分割数据集上进行图像分割，并提供代码与数据集支持。适合研究者快速实践与学习。 DRIVE数据集： 1. 该代码包括训练脚本、验证脚本以及推理脚本。 2. 训练脚本会生成训练集与验证集的损失曲线（loss）、交并比曲线（iou）、学习率衰减曲线，同时还会记录训练日志和可视化图像。 3. 验证脚本用于评估模型性能，计算测试数据集上的交并比、召回率、精确度以及像素准确率等指标。 4. 推理脚本可以对输入的图像进行预测，并生成真值（gt）及带有真值掩膜的图像。 代码详细注释齐全，读者可以根据README文件中的指示自行下载运行。
     
  • MNIST数据集的使用方法
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    本简介详细介绍了如何使用MNIST手写数字数据集进行机器学习和深度学习实验，包括下载、预处理及常用编程接口介绍。 mnist数据集+使用方法.rar 这个文件包含了MNIST数据集的使用教程和相关资源。
     
  • 可以使用的ctw1500数据集
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    CTW1500数据集是一款专为文字检测设计的数据集合，包含大量复杂场景下的自然文本实例，适用于评估和提升文字识别算法性能。 ctw1500数据集可以直接使用。
     
  • Meshroom个人使用的数据集
    优质
    这是一个用于个人用途的Meshroom软件的数据集集合，包含多种不同类型的3D模型和扫描数据，适合进行三维重建和个人项目研究。 这是我自己拍摄的数据集，在运行Meshroom时使用，共有34张图片，也是原帖所采用的数据集。
     
  • 初学者使用的Auto-mpg_Dataset汽车数据集-数据集
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    这是一个专为初学者设计的Auto-mpg数据集，包含了多种车型的详细信息，如引擎尺寸、马力和燃油效率等，非常适合进行入门级的数据分析与机器学习实践。 《初学者汽车数据集——探索Auto-mpg的机器学习之旅》 在机器学习的世界里，数据集是我们的燃料，它驱动着模型的学习与优化。Auto-mpg数据集为那些想要踏入这个领域的初学者设计，包含了关于美国1970年代至1980年代初期汽车的基本信息，主要用于预测汽车的英里每加仑（MPG）燃油效率。 该数据集中包含的信息丰富多样，涵盖了多个属性，为我们提供了实践各种机器学习算法的机会。核心在于它的CSV文件——auto-mpg.csv，可以使用Python的Pandas库轻松读取。每一行代表一个独立的汽车样本，列则包含了以下特征： 1. **mpg**：目标变量，即汽车的平均英里每加仑燃油效率。 2. **cylinders**：气缸数量（3、4、5、6、8），反映了引擎设计。 3. **displacement**：发动机排量，影响动力性能。 4. **horsepower**：马力单位，与加速性能和最高速度相关。 5. **weight**：汽车的重量，对燃油效率有直接影响。 6. **acceleration**：从0到60英里每小时的加速时间，反映了动力性能。 7. **model_year**：车型年份，可以反映出不同时期的技术进步。 8. **origin**：产地（美国、欧洲和日本），可能影响其燃油效率。 在探索这个数据集时，我们可以进行以下步骤： 1. 数据预处理：检查缺失值，对数值型特征进行标准化或归一化，并对分类特征进行独热编码。 2. 特征工程：通过统计分析和领域知识构建新的特征，例如计算汽车的体积与重量比或根据年份划分时代。 3. 数据可视化：使用图表展示各个特征与目标变量mpg的关系，帮助理解数据分布及潜在关联。 4. 模型选择：尝试线性回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等多种模型，并评估它们的预测性能。 5. 模型训练与验证：利用交叉验证来评估泛化能力，避免过拟合或欠拟合现象。 6. 模型调优：通过调整参数（如正则化强度、树深度等）提高准确性。 7. 结果解释：理解模型背后的逻辑，并探究哪些特征对燃油效率影响最大。 Auto-mpg数据集不仅帮助初学者学习基础的机器学习流程，还能深入了解如何处理分类、数值及时间序列数据。此外，该过程涵盖了特征工程、模型选择和评估以及调优等核心概念，对于提升机器学习技能具有重要的实践意义。无论是对理论的理解还是编程能力的锻炼，Auto-mpg都是一个不可多得的学习平台。
     
  • CasRel项目使用的NYT数据集
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    本项目采用CasRel模型并基于NYT数据集进行训练与测试，旨在优化实体关系抽取任务的效果。NYT数据集包含大量标注语料，为模型提供了丰富的学习资源。 CasRel项目所需的NYT数据集。
     
  • 数据集的制作（使用Matlab）.pdf
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    本PDF文档详细介绍了利用MATLAB软件创建和管理数据集的过程与技巧，涵盖从基础操作到高级应用的各项内容。适合科研人员及工程师参考学习。 本段落根据实际工作需求，详细介绍了使用Matlab 2017b制作图像数据集的步骤，并附上了相应的代码示例及图解说明。