生成对抗网络是一项非常基础的技术，医学图像则是一个非常重要的应用方向，当前GAN在医学图像中陆续也有了一些比较重要的应用，本次我们来简单给大家推荐一些图像生成的工作。...作者&编辑 | 言有三 1 基础数据仿真GAN 医学图像领域数据获取和标注成本非常高昂，因此对数据的仿真有非常大的需求，基本的DCGAN模型已经被用于各类任务的数据增强。...GAN 有些数据的获取对人体会造成一些伤害，比如CT扫描的图片比MRI图片危害性更大，我们可以使用图像翻译框架Pix2Pix将某一个域的数据转换为另一个域的数据，比如MRI变成CT。...另一方面，直接生成RGB图像可能受限于训练数据，但是我们可以基于图像翻译框架，从更加简单的数据形式，比如从同一个分割掩膜生成不同的彩色图片，从而实现数据集的扩充。...总结 本次我们介绍了基于GAN的医学图像生成与数据增强中的典型应用，从事医学相关方向的朋友可以通过阅读这些文章进行初步了解。
数据增强是人工智能和机器学习领域的一项关键技术。它涉及到创建现有数据集的变体，提高模型性能和泛化。Python是一种流行的AI和ML语言，它提供了几个强大的数据增强库。...在本文中，我们将介绍数据增强的十个Python库，并为每个库提供代码片段和解释。 Augmentor Augmentor是一个用于图像增强的通用Python库。...它允许您轻松地对图像应用一系列操作，例如旋转、翻转和颜色操作。...它提供了各种生成文本变体的技术，例如同义词替换和字符级替换。...Keras和TensorFlow时用于图像增强的内置解决方案。
超越我们在 2018 年之前的开源库1（只能使用前几个 DeepLab 模型变体 [6、7、8、11] 处理图像语义分割），我们引入了 DeepLab2，这是一个用于深度标记的现代 TensorFlow...请注意，与其他基于提案的模型不同，我们的模型生成不重叠的实例掩码。 图像全景分割 统一语义分割和实例分割。...此外，多孔卷积使我们能够在不增加参数数量的情况下有效地扩大模型的视野。...训练期间的数据增强 除了用于密集预测任务的典型数据增强（即随机缩放、左右翻转和随机裁剪）之外，我们还支持： AutoAugment [16] 发现的随机颜色抖动。...在 [9] 中，我们分别在 COCO 和 Cityscapes 数据集上应用了 1.0 和 0.2 级的增强策略。
生成AI模型倾向于学习复杂的数据分布，这就是为什么它们擅长于生成类似人类的语言，以及以假乱真的汉堡和人脸图像。但是训练这些模型需要大量标记数据，并且根据手头的任务，必要的语料库有时会供不应求。...在研究人员提出的几种无监督方法之一中，首先使用上述特征提取器在目标训练数据集上提取特征表示，即一组用于自动发现原始数据分类所需表示的技术。...为了测试该技术的性能，研究人员使用ImageNet数据库，其中包含130多万幅训练图像和5万幅测试图像，每幅图像对应于1000个对象类中的一个，并随机从每个图像等级中选择一部分样本来获得部分标记的数据集...在第三代谷歌张量处理单元的1280个核心上，使用无监督、预训练和联合训练的方法对每个GAN进行三次训练后，团队用两个评分指标比较了输出的质量。...在未来，研究人员希望研究这些技术如何应用于更大和更多样化的数据集，“未来的工作有几个重要方向，但我们相信这是实现少数高保真图像合成的第一步。”
玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用1....下面的例子展示了将苹果所属的所有概念的义原列表进行合并后输出的结果：>>> hownet_dict.get_sememes_by_word(word = '苹果', display='list', merge...民航机:0.74209654SIZE 是打印词汇表的数量，默认 10。4..../JioNLP$ pip install .$ pip install jionlppip 安装4.2.数据增强（☆）文本数据增强各方法说明功能 函数 描述 星级 回译BackTranslation...给定一篇文本，采用各大厂云平台的机器翻译接口，实现数据增强⭐邻近汉字换位swap_char_position随机交换相近字符的位置，实现数据增强同音词替换homophone_substitution相同读音词汇替换
NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等 前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法...玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用 1....输入的义原可以使用任意语言，但是关系必须为英文小写。.../JioNLP $ pip install . pip 安装 $ pip install jionlp 4.2.数据增强（☆） 文本数据增强各方法说明 功能 函数 描述 星级 回译 BackTranslation...给定一篇文本，采用各大厂云平台的机器翻译接口，实现数据增强 ⭐ 邻近汉字换位 swap_char_position 随机交换相近字符的位置，实现数据增强 同音词替换 homophone_substitution
作者 | pan_jinquan 来源 | CSDN博文精选 之前写了一篇博客《使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）》https...Github中，强烈建议先看这篇博客《使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）》后，再来看这篇博客。...目录 使用自己的数据集训练MobileNet图像识别（TensorFlow） 1、项目文件结构说明 2、MobileNet的网络： 3、图片数据集 4、制作tfrecords数据格式 5、MobileNet...请参考鄙人的博客：《Tensorflow生成自己的图片数据集TFrecords》https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/80857228 为了方便大家...get_example_nums：统计tf_records图像的个数(example个数) disp_records(): 解析record文件，并显示图片，主要用于验证生成record文件是否成功
以下是编辑问题时收到的有效负载示例： ? 此示例的截取版本 鉴于GitHub上的事件类型和用户数量，有大量的有效负载。这些数据存储在BigQuery中，允许通过SQL接口快速检索！...签署JWT后使用它作为应用程序安装进行身份验证。在作为应用程序安装进行身份验证后，将收到一个安装访问令牌，使用该令牌与REST API进行交互。...此查询生成的数据可在此电子表格中找到 ? 来自公共数据集的热门问题标签。有一个非常长的尾巴（这里没有显示）。 此电子表格包含整个帕累托图表的数据。问题标签的长尾不是相互排斥的。...增强功能和功能标签可以组合在一起。标签的质量和含义可能因项目而异。尽管存在这些障碍，还是决定简化问题并将尽可能多的标签分为三类：功能请求，错误和使用在手动查看前200个标签后构建的启发式问题。...下面是使用tensorflow.Keras定义的模型架构： ? 关于这个模型的一些注意事项： 不必使用深度学习来解决此问题。刚刚使用了为另一个密切相关的问题构建的现有管道，以便快速自我引导。
它将模型常量（如权重和偏差值）从全精度浮点（32 位）量化为减少精度的浮点数据类型（IEEE FP16）。...训练后的 float16 quantization 是量化 TensorFlow Lite 模型很好的方法，因为它对精度的影响极小并且能够使得模型大小显著减小。...图 3 不同模型下模型大小变化 模型精度测试结果 在 ILSVRC 2012 图像分类任务中，我们评估了标准 Mobilenet Float32 模型（和 FP16 变体）。...图 4 不同模型下精度损失测试结果 如何使用 float16 quantization 工具 用户可以在 TensorFlow Lite converter 上指定训练后的 float16 quantization...我们已经增强了 TensorFlow Lite GPU 代理，以接收 16 位精度参数并直接运行（而无需像在 CPU 上那样先进行转换）。
参考阅读： LSTM、GRU 与神经图灵机：详解深度学习最热门的循环神经网络 Google Brain 讲解注意力模型和增强 RNN 如何使用 TensorFlow 构建、训练和改进循环神经网络 如何用...深度生成模型可以通过生成全新的样本来演示其对于数据的理解，尽管这些生成的样本非常类似于那些训练样本。...许多这样的模型和之前的自编码器的思想有关，其有一个编码器函数将数据映射到表征，还有一个解码器函数（或生成器）将该抽象的表征映射到原始数据空间。...此外，生成模型很多也应用到了 GAN 的思想，即通过判别器与生成器之间的对抗促使生成器生成非常真实的图像。...深入浅出：GAN 原理与应用入门介绍 综述 | 一文帮你发现各种出色的 GAN 变体 独家 | GAN 之父 NIPS 2016 演讲现场直击：全方位解读生成对抗网络的原理及未来（附 PPT）
内容损失：衡量生成图像与原始图像在内容上的相似性。风格损失：衡量生成图像与目标风格在纹理和整体结构上的一致性。通过调节这两个损失函数的权重，可以生成不同程度的风格化图像。...Gram 矩阵的应用Gram 矩阵是用来提取风格特征的重要工具。它通过计算特征映射之间的内积来捕捉纹理信息。在实现中，Gram 矩阵用于衡量生成图像与目标风格图像在风格上的相似性。...CycleGAN 等变体还能够实现无需成对训练数据的风格迁移。传统图像处理技术除了深度学习技术，传统的图像处理方法也可以实现一些简单的风格滤镜。...风格滤镜的典型应用场景艺术创作与设计数字艺术家常用风格滤镜为作品添加独特的视觉效果，从而提升创意表达的深度和广度。广告设计中，风格滤镜可以快速生成具有特定艺术风格的图像，节约设计时间。...实现风格滤镜的完整示例以下是一个使用 Python 和 TensorFlow 实现风格迁移的示例代码：import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：SGD是梯度下降的变体，它每次只使用一个样本来计算梯度，这使得SGD在处理大规模数据集时更加高效。...提高模型的鲁棒性：通过数据增强、批标准化等方法，CNN可以提高模型的鲁棒性，减少过拟合和欠拟合的风险，从而在实际医疗应用中更加可靠。...例如，Google的语音识别服务和苹果的Siri都使用了深度学习技术。 语音生成：生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）等深度学习技术被用于生成逼真的人声，用于语音合成和语音克隆。...语音识别和生成 - 简单语音识别（使用TensorFlow） python import tensorflow as tf # 加载数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist...这些方向有望推动深度学习技术在更多领域的应用，如自动驾驶、增强现实、虚拟现实等。同时，深度学习也面临着数据不均衡、过拟合、模型解释性等挑战。
1.图像处理在手机端侧进行图像预处理，必须精细权衡资源消耗与效果。其中，快速灰度化是首步，它使用像素加权法（如YUV转换）将彩色图像转化为黑白，目的是减少数据维度，加速后续处理。...紧接着，自适应二值化如Otsu's方法或高斯自适应方法被应用，特别针对存在不均匀光线的图片，可以明显增强文字与背景的对比度。...对于文字检测，结合这些基础模型的变体，例如EAST-MobileNet或Tiny-YOLO等，可以有效检测图像中的文字区域。...在此基础上，卷积层通常采用轻量化的结构，例如MobileNetV2或ShuffleNetV2，这些结构能有效减少参数数量和计算量。对于循环层，一些简化的LSTM或GRU变体可以被考虑以提高效率。...使用如INT8或权值二值化的技术，不仅可以显著减少模型的大小，还能加速推断过程。框架如TensorFlow Lite或NCNN都提供了模型量化的解决方案。
图片 本文对百度开源的中文 AI 图像生成器 ERNIE 进行讲解，包括工具简介、通过Demo页面和API两种使用方式，以及使用中文提示词生成的图像效果。...ERNIE-ViLG 是什么 ERNIE 代表通过知识整合增强表示——视觉语言生成。它是一个统一的生成预训练框架，用于使用 Transformer 模型进行双向图像文本生成。...图片 让我们用提示“An astronaut riding a horse in space”来生成样本。 图片 该应用程序生成六张分辨率为 1024x1024 的图像。...这意味着，在开始图像生成过程之前，必须将英文提示翻译成中文。当然，使用中文的宝宝可以尽情玩耍~ 这里有更多示例结果。...topk：生成图像的数量（最多 6 个） output_dir：保存输出图像的目录 ERNIE 的使用指南还有一个建议列表，可帮助您找到结合使用样式和修饰符的最佳方式。
神经网络（如多层感知机 MLP、卷积神经网络 CNN、循环神经网络 RNN 及其变体 LSTM、GRU）：对于复杂的图像、语音、文本等数据具有很强的建模能力。...例如，CNN 擅长处理图像数据，可用于图像分类、目标检测等任务；RNN 及其变体（如 LSTM、GRU）则适用于处理序列数据，如文本生成、语音识别等。...当模型训练完成后，使用测试集数据对最终的模型进行评估，得到模型在未见过的数据上的泛化性能。...数据增强（针对图像和文本数据）： 图像数据增强：对于图像数据，可以通过对原始图像进行一系列的变换，如翻转（水平翻转、垂直翻转）、旋转、裁剪、缩放、添加噪声等操作，生成更多的训练样本。...这样可以增加数据的多样性，防止模型过拟合，并且有助于模型学习到更鲁棒的特征。 文本数据增强：对于文本数据，可以采用同义词替换、随机插入、删除、置换单词等方法来生成新的文本样本。
这使得它们能够处理并有效地表示序列数据中的模式。 RNN 模块有许多变体，包括 LSTM 和 GRU，以帮助学习更长的序列中的模式。它的应用包括自然语言建模、语音识别、语音生成等。...使用 TensorFlow 生成文本的教程是我最喜欢的教程之一，因为它用很少的几行代码就完成了一些了不起的事情：在字符基础上生成合理的文本： 使用 TensorFlow 生产文本 使用 TensorFlow...自动编码器的应用包括无监督嵌入、图像去噪等。最重要的是，它的 “ 表示学习 ” 的基本思想是下一节的生成模型和所有深度学习的核心。...其中一个网络称为 生成器(generator) ，它生成新的数据实例，试图欺骗另一个网络，即 鉴别器 (discriminator) ，后者将图像分类为真实图像和假图像。...在过去的几年里，GAN 出现了许多变体和改进，包括从特定类别生成图像的能力、从一个域映射到另一个域的能力，以及生成图像的真实性的惊人提高。
为了克服这些挑战，作者开发了一种新颖的训练方法，基于数据集强化方法： 用附加信息强化一次数据集 使用强化后的数据集多次进行实验 对于给定的计算预算，使用强化后的数据集进行训练相对于原始数据集可以获得更高的准确性...在第5.1节中提供了关于每个图像生成的合成描述符数量的ablation。图5展示了由CoCa模型生成的合成描述符的示例。与合成描述符相比，真实描述符通常更具体，但噪声更大。...对于每个图像 \mathbf{x}^{(i)}_{\text{img}} ，作者使用一个参数化的增强函数 \mathcal{A} 生成多个增强图像 \mathbf{\hat{x}}^{(i,j)}_{\...每张图像使用的增强数量和不同类型的增强的ablation分别在Tabs. 3a和11中提供。 集成教师。模型集成是一种广泛使用的技术，用于从一组独立训练的模型中创建更强的模型。...作者使用OpenCLIP中的coca_ViT-L-14模型为每张图像生成5个合成描述符，并使用10个数据CompDR-1B和30个数据CompDR-12M的强随机图像增强。
本文的实验研究表明，LN 和 IN 在视觉识别上的成功率都是很有限的，而 GN 则能获得更好的结果。相反地，GN 也许还能替代 LN 和 IN，在序列或生成模型上得到应用。...图 4：批量大小为 32 张图像/GPU 时的误差曲线对比。图中展示了 ImageNet 训练误差（左）和验证误差（右）vs. 训练 epoch 数量。模型是 ResNet-50。 ?...模型是以 32 张图片/GPU 的吞吐量进行训练的。 ? 表 4：在 COCO 数据集上的目标检测和分割结果，使用 Mask R-CNN（ResNet-50 C4）。BN*表示 BN 被冻结。 ?...表 5：在 COCO 数据集上的目标检测和分割结果，使用 Mask R-CNN（ResNet-50 FPN 以及 4conv1fc 边框）。BN*表示 BN 被冻结。 ?...实验监控的验证误差率是通过和训练集相同的数据增强得到的 1-clip 误差率。 论文：Group Normalization ?
仅使用ioUS：该模型不依赖于其他模态的图像，例如MRI，也不依赖于生成的或配准的分割，从而促进其临床应用。实时实现：该模型将专门开发用于目标检测，并通过低成本系统在真实的手术环境中进行评估。...我们从脑肿瘤术中超声数据库（BraTioUS）和公开的ReMIND数据集中收集了二维ioUS图像，并由专家进行了精炼的肿瘤标注。使用YOLO11架构及其变体，我们训练了目标检测模型来识别脑肿瘤。...数据集包括192名患者的1,732张图像，分为训练集、验证集和测试集。数据增强技术将训练集扩展到11,570张图像。...使用训练好的模型，我们为数据集中剩余的1,535张图像生成了伪标签，这些图像缺乏手动分割。这种方法克服了手动标注所需的大量时间，并利用了初步模型的鲁棒性能。...Conv2D层: 最后的Conv2D层将细化的特征减少到所需的输出数量，生成边界框坐标和类预测。
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