最全最新【深度学习在医学领域的应用实战（二）】半天时间学会深度学习在医学领域的应用实战，从理念到实战，计算机博士唐宇迪手把手教学！！人工智能/深度学习/神经网络
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视频选集
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4-1医学疾病数据集介绍
04:21
4-2 Resnet网络架构原理分析
09:54
4-3 dataloader加载数据集
11:18
4-4 Resnet网络前向传播
06:20
4-5残差网络的shortcut操作
09:28
4-6特征图升维与降采样操作
06:11
4-7网络整体流程与训练演示
11:28
5-1语义分割与实例分割概述
06:39
5-2分割任务中的目标函数定义
07:36
5-3 MIOU评估标准
03:34
6-1Unet网络编码与解码过程
08:08
6-2网络计算流程
06:52
6-3 Unet升级版本改进
05:53
6-4后续升级版本介绍
06:31
7-1医学细胞数据集介绍与参数配置
06:46
7-2数据增强工具
07:24
7-3 Debug模式演示网络计算流程
06:46
7-4特征融合方法演示
07:13
7-5迭代完成整个模型计算任务
08:03
7-6模型效果验证
05:34
8-1deeplab分割算法概述
06:03
8-2空洞卷积的作用
06:54
8-3感受野的意义
06:49
8-4 SPP层的作用
07:26
8-5 ASPP特征融合策略
05:18
8-6 deeplabV3Plus版本网络架构
08:41
9-1 PascalVoc数据集介绍
09:12
9-2项目参数与数据集读取
10:36
9-3网络前向传播流程
06:30
9-4 ASPP层特征融合
11:23
9-5分割模型训练
05:52
10-1数据集与任务概述
07:27
10-2项目基本配置参数
06:22
10-3任务流程解读
08:15
10-4文献报告分析
09:01
10-5补充：视频数据源特征处理方法概述
09:58
10-6补充：R(2plus1)D处理方法分析
06:17
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