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计算机视觉实战
第6任务： 3.2 模型训练
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任务列表
第1任务： 1 背景与目标分析
第2任务： 2.1 直方图均衡化
第3任务： 2.2 图像增强
第4任务： 2.3 图像增强代码实现
第5任务： 3.1 模型结构搭建
第6任务： 3.2 模型训练
第7任务： 4 模型评估
第8任务： 1.1 案例背景介绍
第9任务： 1.2 数据介绍及案例目标
第10任务： 2.1 数据预处理步骤
第11任务： 2.2 数据读取
第12任务： 2.3 windowing方法的介绍
第13任务： 2.4 windowing方法实现
第14任务： 2.5 直方图均衡化
第15任务： 2.6 肿瘤部位的提取
第16任务： 2.7 保存数据
第17任务： 2.8 对所有病人数据做处理
第18任务： 3.1 定义图片生成器
第19任务： 3.2 图片增强实现
第20任务： 3.3 图片归一化
第21任务： 4.1 模型原理
第22任务： 4.2 模型搭建
第23任务： 4.3 模型编译
第24任务： 4.4 模型训练
第25任务： 5 模型评估与优化
第26任务： 1 案例背景
第27任务： 2 实验环境介绍
第28任务： 3 数据探索
第29任务： 4 掩膜图形二值化与图像切分
第30任务： 5 数据平衡
第31任务： 6 图像增强
第32任务： 7 图像批量预处理 04
第33任务： 8 unet神经网络模型的搭建
第34任务： 9 模型的训练和模型的测试
第35任务： 10 调用模型预测指定图片的掩膜图像
第36任务： 11 yolo-V3基本原理、源码分析及预处理
第37任务： 12 yolo-V3模型的训练和验证
第38任务： 1 案例背景
第39任务： 2 数据预处理
第40任务： 3 网络结构
第41任务： 4 生成器和判别器的构建
第42任务： 5 生成器和损失函数的构建
第43任务： 6 训练和小结
第44任务： 【下载】乳腺癌组织病理图像分类-配套资料
第45任务： 【下载】基于深度学习的肝脏肿瘤分割-配套资料
第46任务： 【下载】电力巡检智能缺陷检测-配套资料
第47任务： 【下载】人脸智能生成-配套资料
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张老师
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