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【1】GAN在医学图像上的生成,今如何?

作者证明了除了数据增强外,GAN的合成样本还能改善CNN分类器。 Bermudez(2018)也显示DCGAN也能够生成相当高分辨率的MR数据,甚至只需要少量样品即可。...在训练了1500个epoch之后,作者的实验获得了很棒的生成效果(人眼无法判断真假图像)。 ? Baur (2018b)比较了DCGAN,LAPGAN对皮肤病变图像合成的影响。...Nie(2017)利用级联的3D全卷积网络从相应的MR图像合成CT图像。为提高合成CT图像的真实性,除对抗性训练外,他们还通过逐像素重建损失和图像梯度损失训练模型。...Cohen(2018)指出,在图像到图像转换时难以保留肿瘤/病变部分的特征。为此,Jiang(2018)提出了一种针对cycleGAN的“肿瘤感知”损失函数,以更好地从CT图像合成MR图像。 ?...作者强调添加标签label图会带来全局更真实的合成效果,并在合成数据上训练的肿瘤检测模型验证了他们的合成PET图像,获得了与在真实数据上训练的模型媲美的结果。

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    OpenProcess在某些XP系统上打开进程失败的原因

    最近用AAU写游戏外挂代码,结果几个客户的电脑上打开游戏进程失败,通过远程协助在客户电脑上鼓捣了好久都没有找到原因。...最后想到以前用AU3写的同样功能的软件没有遇到过这种问题,所以就去分析这2个语言打开外部进程时有什么区别。...通过对比,发现这两种语言打开外部进程都是调用的kernel32.dll的OpenProcess函数,新说这就好办了,如果他们两个的机制不同,就无法下手。...后经过测试,AAU程序改动这个参数以后,以前打开外部进程失败的机器上也可以打开成功了。...然后查了查资料,可能是0x1FFFFF这个值是WINDOWS新版系统才能正常使用的值,而旧版的系统识别不了这个标志,所以会运行失败。估计遇到此问题的都是没有打过更新补丁的XP机。

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    🌟 Java图像识别之旅:从入门到实践的全面指南

    通过 tesseract.setDatapath("tessdata") 设置 Tesseract 的数据路径,确保正确加载语言数据。如果识别过程中出现异常,将返回 "识别失败" 并打印错误堆栈。...智能客服系统:通过识别上传的图片中的文字信息,自动提供更加精准的服务。⚖️ 优缺点分析优点使用便捷:借助 Tesseract OCR 和 OpenCV,能够在 Java 中快速实现图像内容识别。...如下是详细解读:以下是基于你的代码片段和内容扩展的完整示例,帮助你更清晰地理解如何测试图像识别功能:public class ImageRecognizerTest { public static...本教程介绍的图像识别流程清晰,代码易于上手,适合想要在项目中集成图像识别功能的开发者。希望大家能够通过本文掌握基本的图像识别技能,在未来的项目中发挥更大作用!...寄语图像识别技术不仅是机器智能的重要体现,更是人机交互的关键一步。希望大家在阅读本文后,能在 Java 编程中找到更多乐趣,并在图像识别的世界中不断探索!

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    Python 实现识别弱图片验证码

    pip install Pillow # 如果出现因下载失败导致安装不上的情况,建议使用代理 pip --proxy http://代理ip:端口 install Pillow Tesseract-OCR...我们可以在 GitHub 上找到该库并下载。我是下载最新的 4.0 版本。...pip install pytesseract # 如果出现因下载失败导致安装不上的情况,建议使用代理 pip --proxy http://代理ip:端口 install pytesseract 4...在 PIL 中,从模式 “RGB” 转换为 “L” 模式是按照下面的公式转换的: L = R 的值 x 299/1000 + G 的值 x 587/1000+ B 的值 x 114/1000 图像的二值化...,就是将图像上的像素点的灰度值两极分化(设置为 0 或 255,0表示黑,255表示白),也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。

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    实时Transformer:美团在单图像深度估计上的研究

    这种结构实现了SOTA实时性能(51.3 FPS),并且在较小的主干Swin-T(83.1 FPS)上实现了合理的性能下降,从而变得更快。...此外,SideRT在KITTI上可以达到0.060 AbsRel,以较小的主干Swin-T在NYU上可以达到0.124 AbsRel,速度分别为83.1 FPS和84.4 FPS。...将输入特征图表示为 对于传统的基于CNN的方法,全局上下文信息只存在于编码器bottleneck附近,在解码器的分层上采样过程中会逐渐减弱。...在KITTI数据集上,与之前的SOTA相比,AbsRel下降了6.9%,SqRel下降了8.9%。在NYU数据集上,与之前的SOTA相比,AbsRel下降了9.7%,RMSE下降了8.0%。...从理论上讲,CSA和MSR模块以协作的方式从编码器中增强原始特征图。CSA聚焦于从全局角度融合具有高度相似性的特征,MSR的目标是在不同的金字塔层上融合具有相似位置的特征。 推理速度。

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    使用深度学习的端到端文本OCR

    最新的稳定版本4.1.0已于2019年7月7日发布。此版本在非结构化文本上也更加准确。 将使用其中的一些图像来显示使用EAST方法进行文本检测和使用Tesseract 4进行文本识别。...希望看到图像上的边界框,以及如何从检测到的边界框提取文本。使用Tesseract进行此操作。...已根据图像设置了Tesseract的PSM。重要的是要注意,Tesseract需要清晰的图像,通常情况下才能正常工作。 在当前的实现中,由于实现的复杂性,没有考虑旋转边界框。...但是在旋转文本的实际情况下,上面的代码将无法正常工作。此外只要图像不是很清晰,Tesseract就会难以正确识别文本。 通过上面的代码生成的一些输出是: 该代码可以为上述所有三个图像提供出色的结果。...尽管如此,使用EAST模型和Tesseract仍取得了良好的结果。添加更多用于处理图像的滤镜可能有助于改善模型的性能。 还可以在Kaggle内核上找到此项目的代码,以自己尝试。

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    深度学习的端到端文本OCR:使用EAST从自然场景图片中提取文本

    这个版本在非结构化文本上也更加精确。 我们将使用一些图像来展示EAST方法的文本检测和Tesseract 4的文本识别。让我们看看下面代码中的文本检测和识别。...我们会看到它在图像上的样子。 在我们的示例中,我们使用了Tesseract的特定配置。tesseract配置有多个选项。...Tesseract的PSM已相应地设置。需要注意的是,Tesseract的检测需要清晰的图像。 在我们当前的实现中,由于其实现的复杂性,我们没有考虑旋转边界框。...但是在文本旋转的实际场景中,上面的代码不能很好地工作。此外,当图像不是很清晰时,Tesseract将很难正确识别文本。 通过上述代码生成的部分输出如下: ? ? ?...该代码可以为以上三个图像提供良好的结果。文字清晰,文字背后的背景在这些图像中也是统一的。 ? 这个模型在这里表现得很好。但是有些字母识别不正确。可以看到,边框基本上是正确的。

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    javaCV文字识别篇汇总:Tesseract介绍,Java如何使用Tesseract识别字符,如何使用Tesseract训练中文数据模型,Tesseract支持哪些格式标注数据

    OCR 是一种将图像中的文本转换为可编辑文本的技术,它可以自动识别图像或扫描文档中的文字,并将其转换为数字形式。...Tesseract 的特点包括: 高度准确性: Tesseract 在处理标准字体、清晰图像时具有很高的识别准确性,可以准确地识别各种字体和字号的文字。...多语言支持: Tesseract 支持多种语言的文字识别,包括英语、中文、日语、西班牙语等,使其在全球范围内具有广泛的应用。...; } else { System.out.println("训练失败!")...这些标注数据格式都是 Tesseract 在训练和识别过程中常用的,它们可以帮助 Tesseract 更好地理解和处理文本数据,从而提升识别准确率和性能。

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    图片内容转文字用Java怎么实现?

    针对这些任务,光学字符识别(OCR)被设计成一种允许计算机以文本形式“阅读”图形化内容的方法,和人类工作的方式相似。虽然这些系统相对准确,但仍然可能有相当大的偏差。...即便如此,修复系统的错误结果也远比手工从头开始要更加容易和快速。 就像所有的系统一样,本质上是相似的,光学字符识别软件在准备好的数据集上进行训练,这些数据集提供了足够多的数据用来帮助学习字符间的差异。...1.2 Tesseract 科技巨头 Google 一直在开发一个 OCR 引擎 Tesseract ,它从最初诞生到现在已有数十年的历史。...它主要用于读取计算机在黑白图片上生成的文字,并且结果的准确度较好。但这不是针对真实世界的文本。...一旦我们利用 Tesseract 提取出了文本,我们只需将该文本和扫描的图像一起添加到模型当中,然后附加到重定向的展示页面 - result。

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    纸质文档转可编辑电子版太复杂?那是你没看这份神器安装指南!

    最开始Tesseract是一个C语言程序在1998年她被移植到了C++语言上。这个软件是一个没有图形用户界面的无头软件可以在通过命令行指令执行。虽然没有图形用户界面。...第二步确认Tesseract已经安装 为了确认你已经成功的安装了Tesseract请执行下面的命令 你可以在屏幕上看到Tesseract的版本和一串与Tesseract适配的图像文件格式库。...● 在输入图像上应用文本倾斜矫正技术来保证文本是正确的对齐的。...但是在接下来的篇幅中我们将介绍一些Tesseract的局限性。 Tesseract进行文字识别的局限性 几周前我在进行一个识别信用卡上的16位数字的项目。...注意到Tesseract识别出的数字是5513 但是这张图片中清晰地显示着数字5678。 不幸的是这是一个能很好的展现Tesseract的局限性的例子。

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    入门 | 半监督学习在图像分类上的基本工作方式

    幸运的是,在今年,半监督图像分类方法已经改进,从而使用未标记的数据变得实际可行。另外,其中最好的方法出乎意料地简单。 今年,半监督图像分类的准确率有了飞跃性的提高。.../abs/1703.01780 (测试误差:2.9)In 2017:All labels, state of the art :https://arxiv.org/abs/1705.07485 实际上,...让我们看看它是如何工作的。 举个例子,我们的任务是识别猫、狗和马的图像。因此,输入如下图像: ? 输出则是一个预测,表示为本图像从属于每个类别的概率。...但是,如果我们的训练集只包含少数标签呢?我们不希望再标记更多的图像(或者,在添加标签后,我们可能还留下了很多无标签的图片,而我们想要使用这些图片)。如果不知道图像的真实标签,我们要如何训练分类器呢?...单个训练中的具体模型会对许多图像做出不准确的预测。如果我们有很多模型,我们可以结合它们的预测,并得到一个更好的预测。但是事实上,我们并不想训练很多模型,那样会让训练变慢。那么,应该怎么办?

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    ocr字符识别原理及算法_产品系列之一

    上面的流程分的比较粗,每个模块下还是有很多更细节的操作,每个操作都关系着最终识别结果的准确性。做过OCR的童鞋都知道,送入OCR模块的图像越清晰(即预处理做的越好),识别效果往往就越好。...首先说开源OCR引擎Tesseract。搞字符识别的童鞋应该都听说过Tesseract这个东西,这是谷歌维护的一个OCR引擎,它已经有一段相当悠久的历史了。...但是Tesseract在阿拉伯数字和英文字母上的识别还是可以的,如果你要做的应用是要识别英文或者数字,不妨考虑一下使用Tesseract,毕竟拿来就能得到不错的结果。...暴力的字符模板匹配法看起来很蠢,但是在一些应用上可能却很凑效。比如在对电表数字进行识别时,考虑到电表上的字体较少(可能就只有阿拉伯数字),而且字体很统一,清晰度也很高,所以识别难度不高。...针对这种简单的识别场景,我们首先考虑的识别策略当然是最为简单和暴力的模板匹配法。我们首先定义出数字模板(0~9),然后用该模板滑动匹配电表上的字符,这种策略虽然简单但是相当有效。

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    教程 | Adrian小哥教程:如何使用Tesseract和OpenCV执行OCR和文本识别

    在 Ubuntu 上安装 Tesseract 4 在 Ubuntu 上安装 Tesseract 4 的具体命令因你使用的 Ubuntu 版本而异(Ubuntu 18.04、Ubuntu 17.04 或更早版本...),大大简化了在 Ubuntu 旧版本上安装 Tesseract 4 的过程。...在 macOS 上安装 Tesseract 4 如果你的系统中安装有 Homebrew(macOS「非官方」包管理器),那么在 macOS 上安装 Tesseract 4 很简单。...期望 100% 的 OCR 准确率也是不切实际的。 我们的 OpenCV OCR 系统可以很好地处理一些图像,但在处理另外一些图像时会失败。该文本识别流程失败存在两个主要原因: 文本被扭曲或旋转。...而当我们在自然场景图像上执行文本识别时,该假设不总是准确。 总结 本教程介绍了如何使用 OpenCV OCR 系统执行文本检测和文本识别。

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    OCR技术综述

    上面的流程分的比较粗,每个模块下还是有很多更细节的操作,每个操作都关系着最终识别结果的准确性。做过OCR的童鞋都知道,送入OCR模块的图像越清晰(即预处理做的越好),识别效果往往就越好。...首先说开源OCR引擎Tesseract。搞字符识别的童鞋应该都听说过Tesseract这个东西,这是谷歌维护的一个OCR引擎,它已经有一段相当悠久的历史了。...但是Tesseract在阿拉伯数字和英文字母上的识别还是可以的,如果你要做的应用是要识别英文或者数字,不妨考虑一下使用Tesseract,毕竟拿来就能得到不错的结果。...暴力的字符模板匹配法看起来很蠢,但是在一些应用上可能却很凑效。比如在对电表数字进行识别时,考虑到电表上的字体较少(可能就只有阿拉伯数字),而且字体很统一,清晰度也很高,所以识别难度不高。...针对这种简单的识别场景,我们首先考虑的识别策略当然是最为简单和暴力的模板匹配法。我们首先定义出数字模板(0~9),然后用该模板滑动匹配电表上的字符,这种策略虽然简单但是相当有效。

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    HiPrompt 在更高分辨率图像生成上的表现,超越 SOTA !

    在这些进展的基础上,高分辨率图像生成的领域出现了几种创新方法。...给定向扩散模型 和部分去噪的图像 ,来自不同提示的噪声通过求和得到单一估计: 这里, 表示每个层次化提示 上估计的噪声条件。每个滤波器将噪声图像 转换,提供转换图像的噪声估计。...推理时间消耗是在单个NVIDIA R800 GPU上测量的。 如表1所示,HiPrompt在大多数指标上都优于现有方法。...HiPrompt有效地恢复了女孩清晰的面部特征,并精化了芭蕾鞋的复杂结构,使其在复杂的现实世界场景中更加精确、连贯和视觉上更具吸引力。...N-grams微调的影响。作者然后在2048^2的分辨率的图像生成上评估提出的N-grams微调策略的影响。

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    生成对抗网络在图像翻译上的应用【附PPT与视频资料】

    目前,图像翻译任务在图像风格化、超分辨率图像生成、颜色填充、白天黑夜的转换、四季变换等视觉领域都有着广泛的应用。...,每次只对N*N的局部patch做0-1判别,其目的是为了生成质量更清晰的图像。...图5 实验效果图 当然,文中也列举出了一些模式转换失败的案例,例如该算法在几何形状的变换上不具有鲁棒性。...当然这离不开GAN算法自身的优越性,但GAN在训练上还需要大量的trick,且存在训练不稳定的弊端。...SFFAI招募 现代科学技术高度社会化,在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一,为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求,我们发起了SFFAI这个公益活动。

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    使用一行Python代码从图像读取文本

    虽然图像分类和涉及到一定程度计算机视觉的任务可能需要大量的代码和扎实的理解,但是从格式良好的图像中读取文本在Python中却是简单的,并且可以应用于许多现实生活中的问题。...OpenCV是bsd许可的产品,OpenCV使企业可以轻松地使用和修改代码 简而言之,你可以使用OpenCV来做任何类型的图像转换,这是一个相当简单的库。...在Linux机器上,我不需要这样做,但在Windows上是必需的。默认情况下,它安装Program Files。 如果你做的一切正确,执行这些代码应该不会产生任何错误: ?...现在轮到你把它应用到你自己的问题上了。如果文本与背景混合,OpenCV技能在这里可能是至关重要的。 在你离开之前 对计算机来说,从图像中读取文本是一项相当困难的任务。...在引擎盖后面发生的事情一开始可能看起来像一个黑盒子,但我鼓励你进一步研究,如果这是你感兴趣的领域。 我并不是说PyTesseract每次都能很好地工作,但是我发现即使在一些比较复杂的图像上它也足够好。

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    Python:处理一些格式规范的文字

    例如,可以把图片转换成灰度图,调 整亮度和对比度,还可以根据需要进行裁剪和旋转(详情请关注图像与信号处理),但是,这些做法在进行更具扩展性的 训练时会遇到一些限制。...大体上可以让你很舒服地阅读。...利用 Pillow 库,我们可以创建一个 阈值过滤器来去掉渐变的背景色,只把文字留下来,从而让图片更加清晰,便于 Tesseract 读取: from PIL import Image import...Tesseract 给出了最好的 结果: 从网站图片中抓取文字 用 Tesseract 读取硬盘里图片上的文字,可能不怎么令人兴奋,但当我们把它和网络爬虫组合使用时,就能成为一个强大的工具。...网站上的图片可能并不是故意把文字做得很花哨 (就像餐馆菜单的 JPG 图片上的艺术字),但它们上面的文字对网络爬虫来说就是隐藏起来 了,举个例子: 虽然亚马逊的 robots.txt 文件允许抓取网站的产品页面

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