使用python将mask绘制到对应的图像上
在使用深度学习等方法处理计算机视觉问题而对图像进行处理的过程中，不可避免地要处理原始图像及其相应的mask。比如将mask绘制到原始图像上，将mask的轮廓绘制到原始图像上，提取mask的轮廓，或者已知mask的轮廓而将mask填充，等等。 尽管这些问题都不是复杂的问题，但使用频率比较高，而每一次对
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用TensorFlow训练神经网络解决Fizz Buzz问题
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在西方国家，Fizz Buzz是一个经典的游戏，经常用来帮助孩子们锻炼学习除法。其从1开始数数，遇到能被3整除的，将数字替换为fizz，遇到能被5整除的，将其替换为buzz，而遇到能同时被3和5整除的数字，则将其替换为fizzbuzz，对其余数字，则保持不变将其直接输出。 当然，这是一个很简单的问题
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用TensorFlow写一个简单网络实现异或（XOR）
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人工智能
最近读到一个网友的博客，记录他在一次面试时，碰到面试官要求他在白板上用TensorFlow写一个简单的网络实现异或（XOR）功能。这个本身并不难，单层感知器不能解决异或问题是学习神经网络中的一个常识，而简单的两层神经网络却能将其轻易解决。但这个问题的难处在于，我们接触TensorFlow通常直接拿来
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TensorFlow保存和恢复模型的方法总结
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人工智能
使用TensorFlow训练模型的过程中，需要适时对模型进行保存，以及对保存的模型进行restore，以方便后续对模型进行处理。比如进行测试，或者部署；比如拿别的模型进行fine-tune，等等。当然，直接的保存和restore比较简单，无需多言，但是保存和restore中还牵涉到其他问题，以及针对
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Python下几种从一个序列中取出元素的方法
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随着深度学习以及人工智能领域的火热，Python越发普及和流行。使用Python进行数据处理时，有时候会有这样的操作，比如从一个列表或者numpy array中随机取出一个元素，对一个列表中的元素进行shuffle，等等。虽然这些操作也可以通过编写很简短的程序完成，但我们使用Python有一点很重要
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使用GPU加速numpy运算
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人工智能
自2012年AlexNet横空出世以来，GPU用于为矩阵运算进行加速开始在工业界和研究人员中获得了广泛关注。尤其是近来推出的各种深度学习框架，如mxnet、TensorFlow等，GPU加速更是不可或缺，成了提升运算速度的法宝。 然而，作为在Python中占据基础地位的numpy却始终没能提供这一功
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Contribute to TensorFlow Successfully
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我是去年工作后开始接触TensorFlow的，彼时，人工智能大潮刚刚启幕，Caffe正当其时；然而，Google推出了TensorFlow。依据其时相关行业的研究者以及社区的强烈反响，和很多人一样，我认为这会是一个影响未来的东西，而我若想进入这一行业，TensorFlow不可错过。 但对于当时的我，
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可视化mhd文件格式的DICOM图像序列
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因为DICOM图像通常是一个序列，普通的dcm格式的图像序列可以直接使用DICOM图像查看软件打开进行查看；但mhd格式的3D图像却无法方便地查看。但为了研究方便，可视化mhd图像文件是绕不开的一项任务。 具体来说，在Python下可视化图像可以选择使用matplotlib，也可以用OpenCV将其
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Python下使用SimpleITK处理DICOM文件备忘
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随着最近几大肺部图像处理相关的竞赛的推出，如LUNA16、Kaggle Data Science Bowl，AI领域的科研人员对肺部CT图像变得越来越熟悉，尤其是DICOM序列，以及这些竞赛官方所提供的mhd数据格式。 ITK是一个功能很强大的医学图像处理公开库，搭配VTK用以显示图像，可以实现几乎
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