最新公告
  • 优质资源共享持续更新,优质的服务和体验 如何充值SVIP/如何免费获取会员
  • PyTorch深度学习,全流程医学影像端到端判别实战项目(2023新版) ,价值448元

    PyTorch深度学习,全流程医学影像端到端判别实战项目(2023新版) ,价值448元 最后编辑:2023-08-12
    资源介绍: mp4格式 超清画质 资料齐全 包更新一手资源网盘在线学习

    课程文件:PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别

    第1章课程导学

    1-1课程导学.mp4

    1-2深度学习如何影响生活.mp4

    1-3常用深度学习框架.mp4

    第2章课程内容整体规划

    2-1环境安装与配置.mp4

    2-2使用预训练的ResNet网络给图片分类一.mp4

    2-3使用预训练的ResNet网络给图片分类二.mp4

    2-4使用预训练的GAN网络把马变成斑马.mp4

    第3章PyTorch项目热身实践

    3-1工业级数据挖掘流程一.mp4

    3-2工业级数据挖掘流程二.mp4

    3-3课程重难点技能分布.mp4

    3-4课程实战项目简介.mp4

    第4章PyTorch基础知识必备-张量

    4-10张量的底层实现逻辑二.mp4

    4-1什么是张量.mp4

    4-2张量的获取与存储一.mp4

    4-3张量的获取与存储二.mp4

    4-4张量的基本操作一.mp4

    4-5张量的基本操作二.mp4

    4-6张量中的元素类型.mp4

    4-7张量的命名.mp4

    4-8把张量传递到GPU中进行运算.mp4

    4-9张量的底层实现逻辑一.mp4

    第5章PyTorch如何处理真实数据

    5-1普通二维图像的加载一.mp4

    5-2普通二维图像的加载二.mp4

    5-33D图像的加载.mp4

    5-4普通表格数据加载.mp4

    5-5有时间序列的表格数据加载.mp4

    5-6连续值序列值分类值的处理.mp4

    5-7自然语言文本数据加载.mp4

    5-8本章小结.mp4

    第6章神经网络理念解决温度计转换

    6-10使用PyTorch提供的优化器.mp4

    6-11神经网络重要概念-激活函数.mp4

    6-12用PyTorch的nn模块搭建神经网络.mp4

    6-13构建批量训练方法.mp4

    6-14使用神经网络解决温度计示数转换问题.mp4

    6-1常规模型训练的过程.mp4

    6-2温度计示数转换.mp4

    6-3神经网络重要概念-损失.mp4

    6-4PyTorch中的广播机制.mp4

    6-5神经网络重要概念-梯度.mp4

    6-6神经网络重要概念-学习率.mp4

    6-7神经网络重要概念-归一化.mp4

    6-8使用超参数优化我们的模型效果.mp4

    6-9使用PyTorch自动计算梯度.mp4

    第7章使用神经网络区分小鸟和飞机图像

    7-10使用卷积提取图像中的特定特征.mp4

    7-11借助下采样压缩数据.mp4

    7-12借助PyTorch搭建卷积网络.mp4

    7-13训练我们的分类模型.mp4

    7-14训练好的模型如何存储.mp4

    7-15该用GPU训练我们的模型.mp4

    7-16优化方案之增加模型宽度-width.mp4

    7-17优化方案之数据正则化-normalization一.mp4

    7-18优化方案之数据正则化-normalization二.mp4

    7-19优化方案之数据正则化-normalization三.mp4

    7-1CIFAR-10数据集介绍.mp4

    7-20优化方案之增加模型深度-depth.mp4

    7-21本章小结.mp4

    7-2为数据集实现Dataset类.mp4

    7-3为模型准备训练集和验证集.mp4

    7-4借助softmax方法给出分类结果.mp4

    7-5分类模型常用损失之交叉熵损失.mp4

    7-6全连接网络实现图像分类.mp4

    7-7对全连接网络的改进之卷积网络.mp4

    7-8借助PyTorch搭建卷积网络模型.mp4

    7-9卷积中的数据填充方法padding.mp4

    第8章项目实战一:理解业务与数据

    8-10分割训练集和验证集.mp4

    8-11CT数据可视化实现一.mp4

    8-12CT数据可视化实现二.mp4

    8-13CT数据可视化实现三.mp4

    8-14本章小结.mp4

    8-1肺部癌症检测的项目简介.mp4

    8-2CT数据是什么样子.mp4

    8-3制定一个解决方案.mp4

    8-4下载项目中的数据集.mp4

    8-5原始数据是长什么样子的.mp4

    8-6加载标注数据.mp4

    8-7加载CT影像数据.mp4

    8-8数据坐标系的转换.mp4

    8-9编写Dataset方法.mp4

    第9章项目实战二:模型训练与优化

    9-10借助TensorBoard绘制指标曲线.mp4

    9-11新的模型评估指标F1score.mp4

    9-12实现F1Score计算逻辑.mp4

    9-13数据优化方法.mp4

    9-14数据重复采样的代码实现.mp4

    9-15数据增强的代码实现.mp4

    9-16第二个模型结节分割.mp4

    9-17图像分割的几种类型.mp4

    9-18U-Net模型介绍.mp4

    9-19为图像分割进行数据预处理.mp4

    9-1第一个模型结节分类.mp4

    9-20为图像分割构建Dataset类.mp4

    9-21构建训练Dataset和使用GPU进行数据增强.mp4

    9-22Adam优化器和Dice损失.mp4

    9-23构建训练流程.mp4

    9-24模型存储图像存储代码介绍.mp4

    9-25分割模型训练及在TensorBoard中查看结果.mp4

    9-26本章小结.mp4

    9-2定义模型训练框架.mp4

    9-3初始化都包含什么内容.mp4

    9-4编写数据加载器部分.mp4

    9-5实现模型的核心部分.mp4

    9-6定义损失计算和训练验证环节一.mp4

    9-7定义损失计算和训练验证环节二.mp4

    9-8在日志中保存重要信息.mp4

    9-9尝试训练第一个模型.mp4

    第10章项目实战三:实现端到端的模型预测

    10-1连接分割模型和分类模型.mp4

    10-2新的评价指标AUC-ROC曲线.mp4

    10-3使用finetune方法构建肿瘤恶性判断模型.mp4

    10-4完整的实现端到端肺部肿瘤检测.mp4

    10-5使用合适的框架把模型部署上线一.mp4

    10-6使用合适的框架把模型部署上线二.mp4

    10-7本章小结.mp4

    第11章课程总结与面试问题

    11-1肿瘤检测系统架构回顾.mp4

    11-2课程中的神经网络回顾.mp4

    11-3模型优化方法回顾.mp4

    11-4面试过程中可能遇到的问题.mp4

    11-5持续学习的几个建议.mp4

    猜你在找

    免责声明: 1、本站信息来自网络,版权争议与本站无关 2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与本站享有帖子相关版权 3、其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和本站的同意 4、本帖部分内容转载自其它媒体,但并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责 5、用户所发布的一切软件的解密分析文章仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。 6、您必须在下载后的24个小时之内,从您的电脑中彻底删除上述内容。 7、请支持正版软件、得到更好的正版服务。 8、如有侵权请立即告知本站(邮箱suppport_77@126.com),本站将及时予与删除 9、本站所发布的一切破解补丁、注册机和注册信息及软件的解密分析文章和视频仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。本站信息来自网络,版权争议与本站无关。您必须在下载后的24个小时之内,从您的电脑中彻底删除上述内容。如果您喜欢该程序,请支持正版软件,购买注册,得到更好的正版服务。如有侵权请邮件与我们联系处理。
    vipc9资源站 » PyTorch深度学习,全流程医学影像端到端判别实战项目(2023新版) ,价值448元

    常见问题FAQ

    视频格式是什么?
    不加密,网盘在线学习
    怎么发货?
    自动发货,提供百度云链接和提取码【如失效点击网站右侧联系客服】】
    有些资源没更新完结怎么办?
    本站资源包更新至完结,后续可以点击链接获取
    有问题不懂的怎么办
    可以咨询qq客服
    • 26653会员总数(位)
    • 8894资源总数(个)
    • 14本周发布(个)
    • 0 今日发布(个)
    • 1430稳定运行(天)

    提供最优质的资源集合

    加入我们
  • © 2024 it僧院 . All rights reserved      
  • 升级SVIP尊享更多特权立即升级