UNet是一种用于图像分割的深度学习架构,由Ronneberger等人于2015年提出。UNet的设计灵感来源于全卷积网络(Fully Convolutional Network)和编码-解码结构,旨在解决图像分割任务中的语义分割和实例分割等问题。
Pathformer是一种具有自适应路径的多尺度 Transformer 用于时间序列预测。通过引入多个patch大小的patch划分和分割patch上的双重注意,集成了多尺度时间分辨率和时间距离,从而能够对多尺度特征进行全面建模。此外,自适应路径根据不同的时间动态选择和聚合特定
在Kaggle ISIC2024中,要求开发基于图像的算法,以识别具有 3D 全身照片 (TBP) 中单病灶裁剪的组织学确诊的皮肤癌病例。图像质量类似于智能手机的特写照片。设计的二元分类算法可用于无法获得专业护理的环境,并改进早期皮肤癌检测的分类,评价指标是在高于 80% 真阳性
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