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PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目|2023

浅时光博客 · 6月25日 · 2023年 1.0w 次已读
PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目
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商品类型虚拟物品
格式 MP4
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最近更新2023年06月25日

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课程资源目录树展示:

├── 第10章 项目实战三:实现端到端的模型预测/
│   ├── 10-1连接分割模型和分类模型.mp4
│   ├── 10-2新的评价指标AUC-ROC曲线.mp4
│   ├── 10-3使用finetune方法构建肿瘤恶性判断模型.mp4
│   ├── 10-4完整的实现端到端肺部肿瘤检测.mp4
│   ├── 10-5使用合适的框架把模型部署上线一.mp4
│   ├── 10-6使用合适的框架把模型部署上线二.mp4
│   └── 10-7本章小结.mp4
├── 第11章 课程总结与面试问题/
│   ├── 11-1肿瘤检测系统架构回顾.mp4
│   ├── 11-2课程中的神经网络回顾.mp4
│   ├── 11-3模型优化方法回顾.mp4
│   ├── 11-4面试过程中可能遇到的问题.mp4
│   └── 11-5持续学习的几个建议.mp4
├── 第1章 课程导学/
│   ├── 1-1课程导学.mp4
│   ├── 1-2深度学习如何影响生活.mp4
│   └── 1-3常用深度学习框架.mp4
├── 第2章 课程内容整体规划/
│   ├── 2-1环境安装与配置.mp4
│   ├── 2-2使用预训练的ResNet网络给图片分类一.mp4
│   ├── 2-3使用预训练的ResNet网络给图片分类二.mp4
│   └── 2-4使用预训练的GAN网络把马变成斑马.mp4
├── 第3章 PyTorch项目热身实践/
│   ├── 3-1工业级数据挖掘流程一.mp4
│   ├── 3-2工业级数据挖掘流程二.mp4
│   ├── 3-3课程重难点技能分布.mp4
│   └── 3-4课程实战项目简介.mp4
├── 第4章 PyTorch基础知识必备-张量/
│   ├── 4-10张量的底层实现逻辑二.mp4
│   ├── 4-1什么是张量.mp4
│   ├── 4-2张量的获取与存储一.mp4
│   ├── 4-3张量的获取与存储二.mp4
│   ├── 4-4张量的基本操作一.mp4
│   ├── 4-5张量的基本操作二.mp4
│   ├── 4-6张量中的元素类型.mp4
│   ├── 4-7张量的命名.mp4
│   ├── 4-8把张量传递到GPU中进行运算.mp4
│   └── 4-9张量的底层实现逻辑一.mp4
├── 第5章 PyTorch如何处理真实数据/
│   ├── 5-1普通二维图像的加载一.mp4
│   ├── 5-2普通二维图像的加载二.mp4
│   ├── 5-33D图像的加载.mp4
│   ├── 5-4普通表格数据加载.mp4
│   ├── 5-5有时间序列的表格数据加载.mp4
│   ├── 5-6连续值序列值分类值的处理.mp4
│   ├── 5-7自然语言文本数据加载.mp4
│   └── 5-8本章小结.mp4
├── 第6章 神经网络理念解决温度计转换/
│   ├── 6-10使用PyTorch提供的优化器.mp4
│   ├── 6-11神经网络重要概念-激活函数.mp4
│   ├── 6-12用PyTorch的nn模块搭建神经网络.mp4
│   ├── 6-13构建批量训练方法.mp4
│   ├── 6-14使用神经网络解决温度计示数转换问题.mp4
│   ├── 6-1常规模型训练的过程.mp4
│   ├── 6-2温度计示数转换.mp4
│   ├── 6-3神经网络重要概念-损失.mp4
│   ├── 6-4PyTorch中的广播机制.mp4
│   ├── 6-5神经网络重要概念-梯度.mp4
│   ├── 6-6神经网络重要概念-学习率.mp4
│   ├── 6-7神经网络重要概念-归一化.mp4
│   ├── 6-8使用超参数优化我们的模型效果.mp4
│   └── 6-9使用PyTorch自动计算梯度.mp4
├── 第7章 使用神经网络区分小鸟和飞机图像/
│   ├── 7-10使用卷积提取图像中的特定特征.mp4
│   ├── 7-11借助下采样压缩数据.mp4
│   ├── 7-12借助PyTorch搭建卷积网络.mp4
│   ├── 7-13训练我们的分类模型.mp4
│   ├── 7-14训练好的模型如何存储.mp4
│   ├── 7-15该用GPU训练我们的模型.mp4
│   ├── 7-16优化方案之增加模型宽度-width.mp4
│   ├── 7-17优化方案之数据正则化-normalization一.mp4
│   ├── 7-18优化方案之数据正则化-normalization二.mp4
│   ├── 7-19优化方案之数据正则化-normalization三.mp4
│   ├── 7-1CIFAR-10数据集介绍.mp4
│   ├── 7-20优化方案之增加模型深度-depth.mp4
│   ├── 7-21本章小结.mp4
│   ├── 7-2为数据集实现Dataset类.mp4
│   ├── 7-3为模型准备训练集和验证集.mp4
│   ├── 7-4借助softmax方法给出分类结果.mp4
│   ├── 7-5分类模型常用损失之交叉熵损失.mp4
│   ├── 7-6全连接网络实现图像分类.mp4
│   ├── 7-7对全连接网络的改进之卷积网络.mp4
│   ├── 7-8借助PyTorch搭建卷积网络模型.mp4
│   └── 7-9卷积中的数据填充方法padding.mp4
├── 第8章 项目实战一:理解业务与数据/
│   ├── 8-10分割训练集和验证集.mp4
│   ├── 8-11CT数据可视化实现一.mp4
│   ├── 8-12CT数据可视化实现二.mp4
│   ├── 8-13CT数据可视化实现三.mp4
│   ├── 8-14本章小结.mp4
│   ├── 8-1肺部癌症检测的项目简介.mp4
│   ├── 8-2CT数据是什么样子.mp4
│   ├── 8-3制定一个解决方案.mp4
│   ├── 8-4下载项目中的数据集.mp4
│   ├── 8-5原始数据是长什么样子的.mp4
│   ├── 8-6加载标注数据.mp4
│   ├── 8-7加载CT影像数据.mp4
│   ├── 8-8数据坐标系的转换.mp4
│   └── 8-9编写Dataset方法.mp4
├── 第9章 项目实战二:模型训练与优化/
│   ├── 9-10借助TensorBoard绘制指标曲线.mp4
│   ├── 9-11新的模型评估指标F1score.mp4
│   ├── 9-12实现F1Score计算逻辑.mp4
│   ├── 9-13数据优化方法.mp4
│   ├── 9-14数据重复采样的代码实现.mp4
│   ├── 9-15数据增强的代码实现.mp4
│   ├── 9-16第二个模型结节分割.mp4
│   ├── 9-17图像分割的几种类型.mp4
│   ├── 9-18U-Net模型介绍.mp4
│   ├── 9-19为图像分割进行数据预处理.mp4
│   ├── 9-1第一个模型结节分类.mp4
│   ├── 9-20为图像分割构建Dataset类.mp4
│   ├── 9-21构建训练Dataset和使用GPU进行数据增强.mp4
│   ├── 9-22Adam优化器和Dice损失.mp4
│   ├── 9-23构建训练流程.mp4
│   ├── 9-24模型存储图像存储代码介绍.mp4
│   ├── 9-25分割模型训练及在TensorBoard中查看结果.mp4
│   ├── 9-26本章小结.mp4
│   ├── 9-2定义模型训练框架.mp4
│   ├── 9-3初始化都包含什么内容.mp4
│   ├── 9-4编写数据加载器部分.mp4
│   ├── 9-5实现模型的核心部分.mp4
│   ├── 9-6定义损失计算和训练验证环节一.mp4
│   ├── 9-7定义损失计算和训练验证环节二.mp4
│   ├── 9-8在日志中保存重要信息.mp4
│   └── 9-9尝试训练第一个模型.mp4
└── 说明.png

本文作者:浅时光博客
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