Michal Futrega – NVIDIA 技術博客
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Thu, 20 Jan 2022 04:35:03 +0000
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使用 NVIDIA DALI 加速醫學圖像處理
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-medical-image-processing-with-dali/
Tue, 18 Jan 2022 04:23:00 +0000
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深度學習模型需要大量數據才能產生準確的預測，隨著模型規模和復雜性的增加，這種需求日益迫切。即使是大型數據集，例如擁有 100 多萬張圖像的著名 ImageNet ，也不足以在現代計算機視覺任務中實現最先進的結果。 為此，需要使用數據增強技術，通過對數據引入隨機干擾（如幾何變形、顏色變換、噪聲添加等），人為地增加數據集的大小。這些干擾有助于生成預測更穩健的模型，避免過度擬合，并提供更好的精度。 在醫學成像任務中，數據擴充至關重要，因為數據集最多只包含數百或數千個樣本。另一方面，模型往往會產生需要大量 GPU 內存的大激活，特別是在處理 CT 和 MRI 掃描等體積數據時。這通常會導致在小數據集上進行小批量的培訓。為了避免過度擬合，需要更精細的數據預處理和擴充技術。 然而，預處理通常對系統的整體性能有重大影響。這在處理大輸入的應用程序中尤其如此，例如體積圖像。
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