SE-resnext相關鏈接:
https://github.com/raytroop/RetinaNet_SE-ResNeXt
https://github.com/facebookresearch/ResNeXt
https://github.com/rwightman/pytorch-image-models
https://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/p/9563063.html

resnet和resnext在讀取預訓練模型的時候有啥不同

?

ensembel的方法

?

快速迭代策略的嘗試。

根據病人進行數據集等比例抽取。

?

0.066的代碼的解讀

使用病人對預測結果進行修正

更換不同像素精度的圖片對結果的影響

tpu訓練efficient

?

efficientnet如何調參

pytorch代碼修改為支持tpu

?

如何保存每個epoch的訓練結果，以及對結果的讀取。

?

處理沒看過的discussion.（看過的點下贊）
往屆的RSNA的方案的解讀．
當前方案的解讀
微信里面的cv基礎知識

?

數據的下載
顯卡配置,新硬盤的測試
bone的cmap對圖像的處理
?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的RSNA待做事项的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。