Lung-Image-Segmentation-Model

kaggle2023-11-16 更新2024-03-11 收录

医学图像处理

深度学习

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/jeremyschrader1/lung-image-segmentation-model 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Pre-trained u-net model

创建时间：

2023-11-11

Sea-Undistort

水下图像处理

深度学习

Sea-Undistort是一个包含1200对512×512像素的合成水下场景的全面合成数据集，每对包括一个无失真和一个失真的视图，具有真实的水面效果，如太阳光斑、波浪和散射。该数据集旨在通过配对的图像对进行监督训练，从而解决传统映射系统在浅水区表现不佳的问题，并提高高分辨率海底地形图的准确性。数据集由柏林工业大学电气工程与计算机科学学院创建，并支持深度学习模型对水下图像进行增强和校正的监督训练。

arXiv2025-08-11 更新890

lungCtOctantWithPriorsSegmentationWeights.h5

医学影像

深度学习

u-net weight for ct lung segmentation

DataCite Commons2021-06-01 更新170

GSLW - Greek Sign Language in the Wild Dataset

手语识别

深度学习

GSLW: The dataset has been recorded under various background and lighting variations and with different smartphones. The camera position and orientation are gently varied among subsequent recordings t

Mendeley Data2024-05-17 更新130

Study Data.xlsx

肾病病理学

深度学习

Data from kidney biopsies and kidney tumor resection samples analyzed by pathologists and CNNs.

DataCite Commons2021-11-04 更新180

错误日志有效性实验数据集

软件错误分析

深度学习

错误日志有效性实验数据集是从各编程IDE使用过程中收集软件错误日志报告，然后通过训练过的CNN模型分析日志报告文本结构，获取描述字段、文本的语义，来确定错误日志报告的有效性的数据集。针对日志记录描述，通过深度学习方法，测试软件上的错误日志的有效性，并根据日志的描述信息、元数据信息等实现获取结果数据，数据属性包括（标签描述、日志序号、描述评价效率、总体效率、可靠性）。

国家基础学科公共科学数据中心140

Lung-Image-Segmentation-Model

资源简介：

相关数据集