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PaddleWeekly | 入门医疗影像分割,这款工具就够了!
发布日期:2021-07-16T11:04:02.000+0000 浏览量:75次


开源发展至今,越来越多的开发者使用开源代码的同时,也开始将自己的项目和代码大方骄傲地分享出来,在开源当中找到了成就和价值。更多的开发者得益于开源的优势,从加入使用,到共同开发。如此正向循环,不断地推动开源生态发展,开源社区也不断地壮大…





本周看点速览:


  1. 数据格式难以统一?自带数据转换器的MedSeg,带你轻松入门医疗影像分割。

  2. 稍逊PPYoloV2的YoloV5代码完全复现,学习Yolo这些Trick也可一试。

  3. 更稳更清晰的StyleGAN2,消除“伪影”也有新方案。




MedSeg

医疗影像分割套件




图像分割在深度学习当中属于非常经典的计算机视觉任务,由于近年来分割算法性能逐步提升,医疗影像领域也有了更多优秀的深度学习分割模型的出现。虽说医疗影像和普通图像数据在显示器中呈现的效果并无太大差异,但由于医疗影像中数据来源并非来源于传统摄像设备,其采集数据在格式、维度、值范围等方面与普通RGB图像数据有着很大不同,因此数据处理也成为了医疗影像分割的重要工作之一。



为了降低医疗影像分割在深度学习中的入门门槛,MedSeg医疗影像分割套件的开源有效的解决了这个问题,其不仅提供了mhd、nii等常见数据格式的转换工具箱,还提供了多个该领域常见的Backbone、Loss的实现方案,在肝脏分割任务上也可轻松达到0.94IOU的高水准。


项目维护者: linhandev

主要框架/工具组件:飞桨PaddlePaddle核心框架

GitHub链接:

https://github.com/linhandev/medSeg


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YoloV5 模型复现




相较于PPYoloV2,虽然YoloV5在模型性能指标方面有着小幅度落后,但这样并不代表复现YoloV5没有任何价值。其在数据增强、自适应锚定框、Backbone以及激活函数上提出的改进方案,以及一些计算机视觉领域的State-of-the-art解析,一定程度上也将有助于开发者在Yolo系列上的学习与思考。近期,飞桨开发者技术专家(PPDE)Sharpiless在YoloV5原作基础上进行改进,代码层面还将其与高效的PaddleDetection进行融合,用户体验极佳。


图源:江大白


项目维护者:Sharpiless

主要框架/工具组件:PaddleDetection

GitHub链接:

https://github.com/Sharpiless/PaddleDetection-Yolov5


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StyleGAN2模型实现




GAN的出现使得深度学习领域有了更好的图像生成能力,StyleGAN则为受风格迁移style transfer启发而设计了一种新的生成器网络结构,其生成的图像非常逼真,并且可以较为轻松的控制不同目标视觉特征,例如在虚拟人像生成中单独控制发色、发量、面部表情等生成表现。


StyleGAN2生成效果


然而,在最初的StyleGAN中,虽然其可以生成较为清晰、真实的图像数据,但其在更加细致的部分依旧缺乏细节,甚至在部分生成结果中出现“伪影”等失真情况。StyleGAN2的出现很好的解决了这部分问题,其针对网络部分进行了重新设计,消除特征伪影的同时还进一步提升了训练速度。


项目维护者:HighCWu

主要框架/工具组件:飞桨PaddlePaddle核心框架

GitHub链接:

https://github.com/HighCWu/stylegan2-pytorch2paddle


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上周看点传送门:


PaddleWeekly | C#混合编程上手困难?这款推理工具准适合你
  • 工业场景Python与C#混合开发案例开源,打通C#部署最后一公里。
  • 图像去噪只会DDPMs还不够,逆向思维的隐式去噪扩散模型DDIM更快更强。
  • 典中典GloVe词袋模型复现详解,NLP入门快人一步。



开源项目不在规模大小,大的开源项目成为行业翘楚,提供全面解决思路和方式,但小项目一样激动人心,创意傲人。


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