PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目

发布时间：2024-12-08

发布者：

云卷雅士

文件大小：共计116个文件，合计:2.82 GB

资源金币：4.99 金币

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资源介绍

本资源是一套基于PyTrh框架的深度学习开发课程，专注于医学影像的端到端判别项目。课程内容从基础知识开始，包括PyTrh的张量操作、数据处理，到神经网络的构建、训练与优化，以及项目实战中的模型部署和性能评估。涵盖了使用神经网络区分小鸟和飞机图像、实现端到端的模型预测、肿瘤检测系统架构等多个方面的实用技能。此外，还包括了项目实战，如模型训练与优化、数据加载与处理、以及使用TrBar进行指标曲线绘制等。课程总结章节提供了面试问题回顾和持续学习的建议，帮助学员更好地掌握深度学习在医学影像领域的应用。

资源目录结构(只展示部分的文件和文件夹，以下文件快照生成于2024-12-08)

资源投诉

PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目2.68 GB

第7章使用神经网络区分小鸟和飞机图像381.93 MB

7-3训练我们的分类模型.mp417.48 MB

7-5分类模型常用损失之交叉熵损失.mp412.20 MB

7-9卷积中的数据填充方法padding.mp47.66 MB

7-20优化方案之增加模型深度-depth.mp435.25 MB

7-7对全连接网络的改进之卷积网络.mp422.16 MB

7-6全连接网络实现图像分类.mp447.58 MB

7-4借助softmax方法给出分类结果.mp415.55 MB

7-借助下采样压缩数据.mp412.38 MB

7-CIFAR-0数据集介绍.mp411.60 MB

7-6优化方案之增加模型宽度-width.mp417.65 MB

7-2为数据集实现Dataset类.mp415.65 MB

7-4训练好的模型如何存储.mp43.88 MB

7-0使用卷积提取图像中的特定特征.mp413.30 MB

7-8借助PyTorch搭建卷积网络模型.mp426.13 MB

7-7优化方案之数据正则化-normalization一.mp421.74 MB

7-5该用GPU训练我们的模型.mp416.57 MB

7-8优化方案之数据正则化-normalization二.mp427.13 MB

7-2本章小结.mp48.84 MB

7-3为模型准备训练集和验证集.mp419.59 MB

7-2借助PyTorch搭建卷积网络.mp414.77 MB

7-9优化方案之数据正则化-normalization三.mp414.82 MB

第9章项目实战二：模型训练与优化742.29 MB

9-4数据重复采样的代码实现.mp424.45 MB

9-5数据增强的代码实现.mp432.63 MB

9-0借助TensorBoard绘制指标曲线.mp438.84 MB

9-新的模型评估指标Fscore.mp426.92 MB

9-3数据优化方法.mp421.66 MB

9-2实现FScore计算逻辑.mp411.68 MB

9-6定义损失计算和训练验证环节一.mp431.25 MB

9-22Adam优化器和Dice损失.mp417.53 MB

9-4编写数据加载器部分.mp413.59 MB

9-6第二个模型结节分割.mp420.08 MB

9-25分割模型训练及在TensorBoard中查看结果.mp451.82 MB

9-26本章小结.mp421.86 MB

9-24模型存储图像存储代码介绍.mp417.38 MB

9-8在日志中保存重要信息.mp436.12 MB

9-第一个模型结节分类.mp425.78 MB

9-7定义损失计算和训练验证环节二.mp416.13 MB

9-9尝试训练第一个模型.mp470.04 MB

9-20为图像分割构建Dataset类.mp435.16 MB

9-9为图像分割进行数据预处理.mp446.34 MB

9-8U-Net模型介绍.mp442.58 MB

9-3初始化都包含什么内容.mp414.85 MB

9-7图像分割的几种类型.mp421.48 MB

9-2构建训练Dataset和使用GPU进行数据增强.mp422.36 MB

9-23构建训练流程.mp426.21 MB

9-5实现模型的核心部分.mp429.98 MB

9-2定义模型训练框架.mp425.58 MB

第6章神经网络理念解决温度计转换378.64 MB

6-神经网络重要概念-激活函数.mp427.89 MB

6-5神经网络重要概念-梯度.mp435.14 MB

6-4使用神经网络解决温度计示数转换问题.mp434.20 MB

6-3神经网络重要概念-损失.mp418.61 MB

6-常规模型训练的过程.mp419.12 MB

6-3构建批量训练方法.mp421.25 MB

6-8使用超参数优化我们的模型效果.mp421.93 MB

6-7神经网络重要概念-归一化.mp449.28 MB

6-4PyTorch中的广播机制.mp427.49 MB

6-2温度计示数转换.mp415.56 MB

6-0使用PyTorch提供的优化器.mp422.54 MB

6-9使用PyTorch自动计算梯度.mp432.18 MB

6-2用PyTorch的nn模块搭建神经网络.mp416.75 MB

6-6神经网络重要概念-学习率.mp436.69 MB

第8章项目实战一：理解业务与数据285.49 MB

8-4本章小结.mp47.16 MB

8-2CT数据可视化实现二.mp438.78 MB

8-肺部癌症检测的项目简介.mp423.35 MB

8-4下载项目中的数据集.mp417.11 MB

8-3制定一个解决方案.mp414.18 MB

8-2CT数据是什么样子.mp414.53 MB

8-0分割训练集和验证集.mp413.25 MB

8-CT数据可视化实现一.mp419.30 MB

8-3CT数据可视化实现三.mp429.16 MB

8-9编写Dataset方法.mp416.44 MB

8-5原始数据是长什么样子的.mp419.11 MB

8-8数据坐标系的转换.mp432.09 MB

8-6加载标注数据.mp429.35 MB

8-7加载CT影像数据.mp411.66 MB

第2章课程内容整体规划127.44 MB

2-3使用预训练的ResNet网络给图片分类二.mp430.10 MB

2-4使用预训练的GAN网络把马变成斑马.mp438.28 MB

2-环境安装与配置.mp427.18 MB

2-2使用预训练的ResNet网络给图片分类一.mp431.88 MB

第章课程总结与面试问题158.15 MB

-5持续学习的几个建议.mp442.56 MB

-3模型优化方法回顾.mp419.04 MB

-2课程中的神经网络回顾.mp423.64 MB

-4面试过程中可能遇到的问题.mp445.55 MB

-肿瘤检测系统架构回顾.mp427.36 MB

第章课程导学94.14 MB

-3常用深度学习框架.mp424.86 MB

-课程导学.mp449.04 MB

-2深度学习如何影响生活.mp420.25 MB

第0章项目实战三：实现端到端的模型预测288.21 MB

0-6使用合适的框架把模型部署上线二.mp437.87 MB

0-2新的评价指标AUC-ROC曲线.mp455.30 MB

0-7本章小结.mp412.36 MB

0-5使用合适的框架把模型部署上线一.mp429.12 MB

0-连接分割模型和分类模型.mp444.29 MB

0-3使用finetune方法构建肿瘤恶性判断模型.mp458.88 MB

0-4完整的实现端到端肺部肿瘤检测.mp450.39 MB

第5章 PyTorch如何处理真实数据191.64 MB

5-33D图像的加载.mp432.06 MB

5-7自然语言文本数据加载.mp431.08 MB

5-5有时间序列的表格数据加载.mp430.47 MB

5-4普通表格数据加载.mp428.40 MB

5-6连续值序列值分类值的处理.mp423.59 MB

5-普通二维图像的加载一.mp421.21 MB

5-8本章小结.mp47.07 MB

5-2普通二维图像的加载二.mp417.77 MB

第3章 PyTorch项目热身实践92.30 MB

3-工业级数据挖掘流程一.mp441.06 MB

3-2工业级数据挖掘流程二.mp431.86 MB

3-4课程实战项目简介.mp410.85 MB

3-3课程重难点技能分布.mp48.53 MB

第4章 PyTorch基础知识必备-张量

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