- 博客(5)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 FSL-BET2、SPM-CAT12、Deepbet颅骨分离效果比较
最近在做MRI脑部图像方向的东西，首先需要把拿到的MRI图像进行颅骨剥离，一开始说使用老师推荐的bet2，怎么调整参数效果都非常差，看了网上帖子，又尝试了CAT12，操作起来有点儿复杂，教程写的也看不懂，最后看到Deepbet的文章，一次尝试就成功了。
2025-04-14 20:27:34
262
原创 HueNet--Differentiable Histogram Loss Functions for Intensity-based Image-to-Image Translation
我们介绍了 HueNet，这是一种新颖的深度学习框架，用于可微构造强度（1D）和联合（2D）直方图，并展示了其在配对和非配对图像到图像翻译问题中的适用性。其核心思想是通过将直方图层附加到图像生成器上来增强生成神经网络的创新技术。这些直方图层使我们能够定义两个新的基于直方图的损失函数，以约束合成输出图像的结构外观及其颜色分布。具体而言，颜色相似性损失由网络输出与颜色参考图像的强度直方图之间的推土机距离（Earth Mover’s Distance）定义。结构相似性损失由输出图像与内容参考图像之间基于联合直方图
2025-04-08 19:40:39
930
原创 An Overview of Color Transfer and Style Transfer for Images and Videos
将目标图像或视频的外观迁移到源图像或视频上将源图像（如一幅绘画）的 “风格” 迁移到目标图像或视频上，使其具有与源图像相同的风格。
2025-04-03 11:16:44
780
原创 SeAFusion
实验包含两幅白天、两幅夜晚图片定型比较，定量比较以及泛化性实验（和前面类似）、语义分割、目标检测实验。提取高级语义特征并增强对细粒度细节的描述能力，GRDB可以将学习到的卷积特征和梯度幅度信息进行融合。包含两个部分：强度损失和纹理损失，有效提升融合图像的视觉质量和统计评估指标。1、强度损失–衡量融合图像和源图像在像素层面的差异。2、纹理损失–迫使融合图像包含更多的细粒度纹理信息。是一个超参数，随着训练进行，会慢慢增大。两部分：主语义损失和辅助语义损失。
2025-03-30 15:41:06
616
原创 翁恺C语言笔记
算找零：需要：1.有地方放数字2.有办法输入数字3.输入数字可以参与运算int main()printf("请输入金额（元）：");printf("找您%d元。return 0;就是这个啦（今后仅仅展示大括号里面的内容）编译运行后在终端输入数值，按下回车如何输入：输入的东西去哪里了？
2023-01-14 16:39:58
1098
3
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人