2022元旦感想
真快啊，马上2022年了。以前觉得很多不会发生的，不可思议的事情，都一一成为现实。
比如——
2021年新冠疫情还在流行。2020年初发生的事情，在家蹲了两个月，然后回校封闭。那时正值五六月份，疫情完
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不需要梯度就能搞CAM之Score-CAM与Ablation-CAM
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这一博文讨论关于今年CVPR workshop的Score-CAM方法和WACV的Ablation-CAM方法。两者的一大共同点就是不再像gradient-CAM那样依赖梯度生成类激活图谱，也就是他们
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HE图像上为什么可以颜色反卷积进行通道分离以及染色标准化
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这篇博客原本是应该在4月份就更新出来的，但是迟迟拖到了11月份。而且很恰好地组会讲到了病理H&E图像的染色分离，否则2020年都不会再填这个坑。
待续。
参考文献
学分析法（有关朗伯比尔定律）
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秋招感悟帖
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我的秋招结束了。
曾经我觉得非常遥不可及的事情，今天已然摆在我面前；甚至，曾经我觉得我不会走上去企业这条路，如今也不得不直面现实。这里不要觉得我在说去工业界不好，而是，人被一个组织洗脑久了，心理预
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PyTorch里构建Transforms进行医学病理图像数据增强
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pytorch
近期分析了一下PyTorch里torchvision里的transforms包，即，我们用PyTorch训练时常设置用于Normalize的preprocessing函数——from torchvis
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如何上百倍加速病理图像的全扫描层面预测
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pytorch
引言在病理图像分析领域，针对肿瘤组织区域检测，浸润性组织检测等问题，绝大部分都是采用图像块分类的策略达到特定类别检测，因为直接分割的思路并不适用于ROI面积过大的病理全扫描图像。
通常来说，我们通过在
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BeautyGlow论文的一点笔记
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Life isn’t perfect, but your makeup can be.
这几天帮朋友看个BeautyGlow的代码。感觉挺有意思，就把论文看了下，里面定义的损失函数蛮丰富的，也许有
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pytorch的反向传播及求导机制相关
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pytorch
本人在GITHUB上发布了CAM和GradCAM注意力可视化方法以及 FeatureExtractor特征提取特征可视化方法。欢迎star和fork。
autograd机制参考:pytorch d
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matlab下的SSAE特征提取与图像分类
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写在前面之前在投稿isbi时做对比实验的SSAE方法。近期有时间总结一下，防止后续需要的时候又找不到。
Stacked Sparse Autoencoder (SSAE) for Nuclei Det
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VPS的ubuntu上搭建v2ray服务端及客户端配置教程
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难得有时间，又难得对谷歌有需求，苦于ss经常被堵，开始寻求一种更可行的方案，v2ray。以下简单记录一下配置v2ray服务端和客户端的基本内容。
和SS以及SSR一样，v2ray本质上也是一个代理
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