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算法篇:树之倒数k个节点

算法: 这类题目的核心思想是,利用二叉树的中序遍历是从小到大的,将其转变成数组,然后对这个有序数组进行取值操作就可以了。 特别注意:转换之后的数组有可能会存在重复的节点,此时的话,我们就需要对数组进行去重的操作。 题目1: https://leetcode-cn.com/problems/second-minimum-node-in-a-binary-tree/ 代码实现: /** * Definition for a binary tree node. * type TreeNode struct { * Val int * Left *TreeNode * Right *TreeNode * } */func findSecondMinimumValue(root *TreeNode) int { res := midOrder(root) m := make(map[int]int) for _,v:=range res { m[v] = v } resp := []int{} for _,v:=range m { resp = append(resp,v) } if len(r...

使用注意力机制来做医学图像分割的解释和Pytorch实现

点击上方“AI公园”,关注公众号,选择加“星标“或“置顶” 作者:Léo Fillioux 编译:ronghuaiyang 导读 对两篇近期的使用注意力机制进行分割的文章进行了分析,并给出了简单的Pytorch实现。 从自然语言处理开始,到最近的计算机视觉任务,注意力机制一直是深度学习研究中最热门的领域之一。在这篇文章中,我们将集中讨论注意力是如何影响医学图像分割的最新架构的。为此,我们将描述最近两篇论文中介绍的架构,并尝试给出一些关于这两篇文章中提到的方法的直觉,希望它能给你一些想法,让你能够将注意力机制应用到自己的问题上。我们还将看到简单的PyTorch实现。 医学图像分割与自然图像的区别主要有两点: 大多数医学图像都非常相似,因为它们是在标准化设置中拍摄的,这意味着在图像的方向、位置、像素范围等方面几乎没有变化。 通常在正样本像素(或体素)和负样本像素之间存在很大的不平衡,例如在尝试分割肿瘤时。 注意:当然,代码和解释都是对论文中描述的复杂架构的简化,其目的主要是给出一个关于做了什么的直觉和一个好的想法,而不是解释每一个细节。 1. Attention UNet UNet是用于分...

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