ric专题

RIC-Unet: An Improved Neural Network Based on Unet for Nuclei Segmentation in Histology Images

一、Method 在论文中,使用TCGA的数据集中的30张全幅数字病理切片,仅仅用每个病人的一张WSI切片,以最大限度地增加细胞核外观变化。由于处理WSI的计算要求很高,WSI被裁剪为大小为1000*1000的子图像,这些子图像来自细胞核密集的区域且一个病人选一张WSI,每一个子图被标注了边界,细胞核和背景分开。为了增加细胞核外观的多样性,这些图片覆盖七种不同的组织区域。此外,数据集分离16个子

压缩感知测量矩阵之有限等距常数RIC的计算

有限等距常数(RestrictedIsometry Constant, RIC)是与有限等距性质(Restricted IsometryProperty, RIP)紧密结合在一起的一个参数。在前面的一篇《压缩感知测量矩阵之有限等距性质》中已经给出了RIC的定义【1】:         S阶RIP性质只要要求0<δS<1就可以了,而RIC是指满足RIP的最小δS。

科研训练第六周:关于《Learn from Syntax: Improving Pair-wise Aspect and Opinion Terms Extraction with Ric》的复现——

时间确实比较紧张,进度稍微有点停滞,课设结束啦,我得赶一下科研的进度~~ 服务器的内存不够用是我没想到的,大概是有别人也在跑叭 数据处理感觉还是得本地跑一下然后save,云端报错如下: 看回答说是request请求太多被拒绝了🙄 ————————————10.18———————————————————— 本周的计划: 完成数据预处理阶段的事情(大概是一直到词向量生成阶段叭)data

文章阅读:RIC-Unet

文章地址:RIC-Unet 概述 为关注浅层的语义信息,作者修改了下采样模块以包含残余模块以及初始模块以提取更强大的功能,在下采样部分中包含残差块以提取更具代表性的特征用于分割。作者将初始模块与下采样部分中的残余块一起包括在内的模块命名为RI块(ResidualInception-block),其中包含更大的接收字段和更好的特征表示。通道关注机制可以将参数训练集中在感兴趣的区域,同时考虑通道之