颜色分类leetcode-kaggle_retinopathy_starter.torch:Torch中用于Kaggle糖尿病视网膜病变检测的

时间:2024-07-26 17:01:17
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文件名称:颜色分类leetcode-kaggle_retinopathy_starter.torch:Torch中用于Kaggle糖尿病视网膜病变检测的

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更新时间:2024-07-26 17:01:17

系统开源

颜色分类leetcode kaggle_retinopathy_starter.torch Torch 中用于 Kaggle 糖尿病视网膜病变检测的入门套件。 它展示了: 分类 回归 未完成实施: 度量学习(Siamese 和三元组网络) 平均模型集合 还有什么? 1-GPU 或多 GPU 卷积神经网络 多线程数据加载(数据以压缩形式加载到内存中并在运行中解压+抖动) 测试脚本以获取您经过训练的模型(或多个模型)并生成准备上传的 Kaggle 兼容 CSV 文件 入门 安装火炬 + 依赖项,说明在这里: 如果您已经安装了 Torch,请更新它及其软件包。 这些脚本使用了一些最近添加的功能。 运行脚本: th main.lua ##尝试的想法 Maxout网络: 全卷积网络: 可分离卷积滤波器 Dropout/DropConnect 预鲁: 批量标准化: L2 池化: 不同的数据增强 极坐标/对数极坐标图像: 不同的色彩空间: Sander Deileman 的所有技巧: ##广泛的战略 训练多个模型 对许多这些模型的网络预测进行平均 对于每张图像,对图像的多次裁剪和方向进行平均预测(例


【文件预览】:
kaggle_retinopathy_starter.torch-master
----2_regression()
--------.gitignore(108B)
--------README.md(245B)
--------main.lua(6KB)
----data.lua(1KB)
----.gitignore(143B)
----4_modelaveraging()
--------.gitignore(108B)
----5_finetuning()
--------.gitignore(108B)
----kappa.lua(2KB)
----data()
--------split.lua(675B)
--------crossvalidation_splits()
--------presplit.lua(669B)
----LICENSE.md(1KB)
----donkey.lua(5KB)
----utils.lua(1KB)
----models()
--------allcnn_b.lua(1KB)
--------alexnetowtbn.lua(3KB)
--------small_model_dropout.lua(2KB)
--------convpoolcnn.lua(1KB)
--------alexnetowtbn_lppooling.lua(3KB)
--------alexnetowtbn_dropout.lua(3KB)
--------L2Pooling.lua(1001B)
--------overfeat_cudnn.lua(2KB)
--------googlenet_cudnn.lua(5KB)
--------small.lua(999B)
--------stridedcnn.lua(1KB)
--------allcnn.lua(1KB)
----kappa-equation.md(853B)
----README.md(2KB)
----1_classification()
--------test.lua(6KB)
--------modelaveraging.lua(7KB)
--------main.lua(5KB)
----TODO.md(274B)
----DATA_ANALYSIS.md(1KB)
----misc()
--------imagedemo.lua(464B)
--------imagetransforms.png(877KB)
----fbcunn_files()
--------AbstractParallel.lua(8KB)
--------Optim.lua(6KB)
--------ModelParallel.lua(6KB)
--------DataParallel.lua(6KB)
----3_metriclearning()
--------.gitignore(108B)
--------main.lua(6KB)
----dataprep.sh(741B)

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