医学影像与图像分割：深度学习项目课

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深度学习项目课：医学影像与图像分割
　 16 处理nii的文件.mp4
　 33 文本分类页面搭建.mp4
　 41 文本分类模型的训练过程_.mp4
　 40 模型的训练过程介绍.mp4
　 50 Django搭建图像分割的页面.mp4
　 56 虚拟数字人的运行过程_.mp4
　 11 医学的图像的翻转和显示.mp4
　 25 Django项目的静态资源和启动.mp4
　 35 图像分类页面的搭建.mp4
　 48 加载模型完成预测.tle
　 9 图形类型的转换.mp4
　 17 医学图像的特征抽取.mp4
　 28 图片上传类型错误处理.mp4
　 27 人脸识别页面的搭建和图片上传的get请求.mp4
　 课件资料.zip
　 12 医学图像数据的调整与显示.tle
　 37 机器学习图像分类的图片上传.mp4
　 30 图片上传的实现过程.mp4
　 26 人脸识别页面的跳转.mp4
　 7 SimpleITK获取元数据.mp4
　 47 预测过程数据的预处理.mp4
　 32 上传图片完成人脸检测.tle
　 39 图像分类视图控制函数.mp4
　 10 医学图像的显示.mp4
　 22 程序的运行方法.mp4
　 21 加载训练后的模型完成预测.mp4
　 49 Unet模型的训练.mp4
　 31 人脸检测函数的实现.mp4
　 19 特征选取的过程_.mp4
　 55 图像分割的图片回显_.mp4
　 46 数据处理成张量的形式.mp4
　 1 虚拟机软件的介绍和使用_.mp4
　 45 数据集的预处理过程.mp4
　 53 图像分割预测函数编写.mp4
　 18 读取处理后的数据HGG和LGG_.mp4
　 13 医学图像的特征检测.mp4
　 24 Django工程和子应用的搭建.mp4
　 54 分割模型的前向计算和结果保存_.mp4
　 6 获取图像的基本信息.mp4
　 20 模型的训练和评价及保存_.mp4
　 23 基于Django项目的综合案例.mp4
　 3 Windows下安装SimpleITK_.mp4
　 8 SimpleITK创建不同类型的图像.mp4
　 43 Unet模型的介绍_.mp4
　 14 医学影像数据介绍.mp4
　 51 Django实现图像分割的图片上传.mp4
　 4 SimpleITK读取序列文件_.mp4
　 15 创建新的标签.mp4
　 5 SimpleITK文件的转换_.mp4
　 44 使用虚拟环境安装TensorFlow.tle
　 tle格式播放器说明.txt
　 42 图像分割的基本概念_.mp4
　 36 文本分类的预测函数实现过程.mp4
　 2 SimpleITK读取医学图像数据_.mp4
　 29 图片上传的实现步骤.mp4
　 38 加载svm模型完成图片预测.mp4
　 34 文本分类的视图函数.mp4
　 52 Django实现图像分割的视图函数.mp4
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