PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别

编辑点评

深入浅出，结合PyTorch，从数据到模型部署，全面解析医学影像端到端判别。

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本课程采用PyTorch深度学习框架，实战医学影像判别项目，涵盖数据预处理、模型构建、训练与部署。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 第8章 项目实战一：理解业务与数据
第8章 项目实战一：理解业务与数据说明.zip [1.8 MB]
8-1肺部癌症检测的项目简介】.mp4 [23.4 MB]
8-8数据坐标系的转换】.mp4 [32.1 MB]
8-13CT数据可视化实现三】.mp4 [29.2 MB]
8-14本章小结【【不易整理‖请关注：CunWorkNotess】】.mp4 [7.2 MB]
8-11CT数据可视化实现一【【持续更新‖免费提供：Cunworknotess】】.mp4 [19.3 MB]
8-6加载标注数据【【公重号：CunWorkNotess】】.mp4 [29.3 MB]
8-2CT数据是什么样子【【整理不易‖记得关注：CunWorKNotess】】.mp4 [14.5 MB]
8-10分割训练集和验证集】.mp4 [13.2 MB]
8-12CT数据可视化实现二】.mp4 [38.8 MB]
8-3制定一个解决方案【【不易整理‖请关注：CunWorkNotess】】.mp4 [14.2 MB]
8-4下载项目中的数据集】.mp4 [17.1 MB]
8-5原始数据是长什么样子的】.mp4 [19.1 MB]
8-7加载CT影像数据】.mp4 [11.7 MB]
📁 第7章 使用神经网络区分小鸟和飞机图像
第7章 使用神经网络区分小鸟和飞机图像文档.png [493.5 KB]
7-16优化方案之增加模型宽度-width】.mp4 [17.6 MB]
7-1CIFAR-10数据集介绍【【整理不易‖记得关注：CunWorKNotess】】.mp4 [11.6 MB]
7-12借助PyTorch搭建卷积网络】.mp4 [14.8 MB]
7-13训练我们的分类模型【】.mp4 [17.5 MB]
7-20优化方案之增加模型深度-depth】.mp4 [35.3 MB]
7-3为模型准备训练集和验证集【【持续更新‖免费提供：Cunworknotess】】.mp4 [19.6 MB]
7-6全连接网络实现图像分类】.mp4 [47.6 MB]
7-9卷积中的数据填充方法padding【【公重号：CunWorkNotess】】.mp4 [7.7 MB]
7-21本章小结【【持续更新‖免费提供：Cunworknotess】】.mp4 [8.8 MB]
7-10使用卷积提取图像中的特定特征】.mp4 [13.3 MB]
7-18优化方案之数据正则化-normalization二】.mp4 [27.1 MB]
7-8借助PyTorch搭建卷积网络模型【【整理不易‖记得关注：CunWorKNotess】】.mp4 [26.1 MB]
7-4借助softmax方法给出分类结果】.mp4 [15.6 MB]
7-14训练好的模型如何存储】.mp4 [3.9 MB]
7-15该用GPU训练我们的模型【【持续更新‖免费提供：Cunworknotess】】.mp4 [16.6 MB]
7-19优化方案之数据正则化-normalization三】.mp4 [14.8 MB]
7-5分类模型常用损失之交叉熵损失【【整理不易‖记得关注：CunWorKNotess】】.mp4 [12.2 MB]
7-2为数据集实现Dataset类】.mp4 [15.7 MB]
7-17优化方案之数据正则化-normalization一】.mp4 [21.7 MB]
7-7对全连接网络的改进之卷积网络】.mp4 [22.2 MB]
7-11借助下采样压缩数据】.mp4 [12.4 MB]
📁 第3章 PyTorch项目热身实践
第3章 PyTorch项目热身实践必看.zip [1.8 MB]
3-4课程实战项目简介】.mp4 [10.9 MB]
3-1工业级数据挖掘流程一】.mp4 [41.1 MB]
3-2工业级数据挖掘流程二】.mp4 [31.9 MB]
3-3课程重难点技能分布】.mp4 [8.5 MB]
📁 第4章 PyTorch基础知识必备-张量
第4章 PyTorch基础知识必备-张量资料.zip [1.8 MB]
4-1什么是张量【【不易整理‖请关注：CunWorkNotess】】.mp4 [21.5 MB]
4-8把张量传递到GPU中进行运算】.mp4 [9.5 MB]
4-9张量的底层实现逻辑一】.mp4 [30.0 MB]
4-4张量的基本操作一】.mp4 [13.5 MB]
4-2张量的获取与存储一【】.mp4 [25.8 MB]
4-6张量中的元素类型】.mp4 [12.6 MB]
4-3张量的获取与存储二】.mp4 [21.7 MB]
4-10张量的底层实现逻辑二】.mp4 [18.5 MB]
4-5张量的基本操作二【】.mp4 [28.8 MB]
📁 第5章 PyTorch如何处理真实数据
第5章 PyTorch如何处理真实数据文档.zip [1.8 MB]
5-5有时间序列的表格数据加载】.mp4 [30.5 MB]
5-2普通二维图像的加载二】.mp4 [17.8 MB]
5-6连续值序列值分类值的处理【【整理不易‖记得关注：CunWorKNotess】】.mp4 [23.6 MB]
5-4普通表格数据加载】.mp4 [28.4 MB]
5-1普通二维图像的加载一】.mp4 [21.2 MB]
5-7自然语言文本数据加载】.mp4 [31.1 MB]
📁 第2章 课程内容整体规划
第2章 课程内容整体规划文档.zip [1.8 MB]
2-4使用预训练的GAN网络把马变成斑马【】.mp4 [38.3 MB]
2-2使用预训练的ResNet网络给图片分类一】.mp4 [31.9 MB]
2-3使用预训练的ResNet网络给图片分类二】.mp4 [30.1 MB]
2-1环境安装与配置】.mp4 [27.2 MB]
📁 第10章 项目实战三：实现端到端的模型预测
第10章 项目实战三：实现端到端的模型预测文档.png [493.5 KB]
10-5使用合适的框架把模型部署上线一】.mp4 [29.1 MB]
10-6使用合适的框架把模型部署上线二】.mp4 [37.9 MB]
10-7本章小结【【公重号：CunWorkNotess】】.mp4 [12.4 MB]
10-1连接分割模型和分类模型】.mp4 [44.3 MB]
10-4完整的实现端到端肺部肿瘤检测】.mp4 [50.4 MB]
10-2新的评价指标AUC-ROC曲线】.mp4 [55.3 MB]
10-3使用finetune方法构建肿瘤恶性判断模型】.mp4 [58.9 MB]
📁 第9章 项目实战二：模型训练与优化
第9章 项目实战二：模型训练与优化文档.zip [1.8 MB]
9-9尝试训练第一个模型】.mp4 [70.0 MB]
9-23构建训练流程【】.mp4 [26.2 MB]
9-1第一个模型结节分类【【公重号：CunWorkNotess】】.mp4 [25.8 MB]
9-4编写数据加载器部分】.mp4 [13.6 MB]
9-17图像分割的几种类型】.mp4 [21.5 MB]
9-7定义损失计算和训练验证环节二】.mp4 [16.1 MB]
9-11新的模型评估指标F1score】.mp4 [26.9 MB]
9-5实现模型的核心部分【【公重号：CunWorkNotess】】.mp4 [30.0 MB]
9-20为图像分割构建Dataset类】.mp4 [35.2 MB]
9-13数据优化方法【【整理不易‖记得关注：CunWorKNotess】】.mp4 [21.7 MB]
9-14数据重复采样的代码实现【【整理不易‖记得关注：CunWorKNotess】】.mp4 [24.4 MB]
9-16第二个模型结节分割】.mp4 [20.1 MB]
9-10借助TensorBoard绘制指标曲线【【整理不易‖记得关注：CunWorKNotess】】.mp4 [38.8 MB]
9-2定义模型训练框架】.mp4 [25.6 MB]
9-24模型存储图像存储代码介绍】.mp4 [17.4 MB]
9-8在日志中保存重要信息【【持续更新‖免费提供：Cunworknotess】】.mp4 [36.1 MB]
9-21构建训练Dataset和使用GPU进行数据增强】.mp4 [22.4 MB]
9-25分割模型训练及在TensorBoard中查看结果【【整理不易‖记得关注：CunWorKNotess】】.mp4 [51.8 MB]
9-22Adam优化器和Dice损失【】.mp4 [17.5 MB]
9-3初始化都包含什么内容】.mp4 [14.9 MB]
9-19为图像分割进行数据预处理】.mp4 [46.3 MB]
9-6定义损失计算和训练验证环节一】.mp4 [31.3 MB]
9-15数据增强的代码实现【【整理不易‖记得关注：CunWorKNotess】】.mp4 [32.6 MB]
9-12实现F1Score计算逻辑】.mp4 [11.7 MB]
📁 第6章 神经网络理念解决温度计转换
第6章 神经网络理念解决温度计转换文档.png [493.5 KB]
6-13构建批量训练方法】.mp4 [21.3 MB]
6-10使用PyTorch提供的优化器】.mp4 [22.5 MB]
6-11神经网络重要概念-激活函数【】.mp4 [27.9 MB]
6-3神经网络重要概念-损失【】.mp4 [18.6 MB]
6-8使用超参数优化我们的模型效果】.mp4 [21.9 MB]
6-7神经网络重要概念-归一化【】.mp4 [49.3 MB]
6-4PyTorch中的广播机制】.mp4 [27.5 MB]
6-12用PyTorch的nn模块搭建神经网络【【整理不易‖记得关注：CunWorKNotess】】.mp4 [16.8 MB]
6-2温度计示数转换【【持续更新‖免费提供：Cunworknotess】】.mp4 [15.6 MB]
6-9使用PyTorch自动计算梯度】.mp4 [32.2 MB]
6-5神经网络重要概念-梯度】.mp4 [35.1 MB]
6-6神经网络重要概念-学习率】.mp4 [36.7 MB]
6-14使用神经网络解决温度计示数转换问题】.mp4 [34.2 MB]
6-1常规模型训练的过程【】.mp4 [19.1 MB]
📁 第11章 课程总结与面试问题
11-2课程中的神经网络回顾】.mp4 [23.6 MB]
11-3模型优化方法回顾】.mp4 [19.0 MB]
11-4面试过程中可能遇到的问题】.mp4 [45.5 MB]
11-1肿瘤检测系统架构回顾】.mp4 [27.4 MB]
11-5持续学习的几个建议】.mp4 [42.6 MB]
📁 第1章 课程导学
1-3常用深度学习框架【【整理不易‖记得关注：CunWorKNotess】】.mp4 [24.9 MB]
1-1课程导学】.mp4 [49.0 MB]
1-2深度学习如何影响生活】.mp4 [20.2 MB]
说明】.png [1.8 MB]

适合人群

• 深度学习爱好者
• 医学影像领域从业者
• PyTorch初学者

🎯 学习收获

• 掌握医学影像数据处理
• 学会使用PyTorch构建深度学习模型
• 实现端到端模型预测

🎉 祝您学习愉快！