图像分类学习

图像分类

即通过某种分类算法使计算机判断输入图像所属的类别。图像分类是后续目标检测、图像分割的重要基础。近年来,随着深度学习的发展,图像分类取得了显著进步,并在许多数据集上达到了超越人类的水准。

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Mask R-CNN

用于解决instance segmentation,实例分割

图片分类:输出物体属于哪一类

物体检测:输出每个物体的位置以及类别

实例分割:输出图片中物体每个像素点的集合以及物体的分类

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医学图像配准技术

多模态配准

chap1绪论

1.2图像配准的意义

不同模态的医学图像各具优势与特点,然而单一模态的医学图像提供的信息是有限的,若能快速有效地利用多种模态的图像,就可以为医生提供病变的多种互补信息,从而为医生诊断病情提供更全面的依据,解决上述问题的最佳途径是采用多模态医学图像配准技术。

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