本文主要是介绍(四十三:2021.04.14)《Methodology Camp》——Chapter 1:Task,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
《Methodology Camp :Task 》
讲在前面 Topic 1:Medical 1.1 Image Classification 1.1.1 [Fundamental Image Classification](https://paperswithcode.com/task/image-classification)(基础图像分类) 1.1.2 [Few-Shot Image Classification](https://paperswithcode.com/task/few-shot-image-classification)(少量图像分类) 1.1.3 [Fine-Grained Image Classification](https://paperswithcode.com/task/fine-grained-image-classification)(细粒度图像分类) 1.1.4 [Semi-Supervised Image Classification](https://paperswithcode.com/task/semi-supervised-image-classification)(半监督图像分类) 1.1.5 [Small Data Image Classification](https://paperswithcode.com/task/small-data)(小数据图像分类) 1.1.6 [Hyperspectral Image Classification](https://paperswithcode.com/task/hyperspectral-image-classification)(高光谱图像分类) 1.1.7 [Self-Supervised Image Classification](https://paperswithcode.com/task/self-supervised-image-classification)(自监督图像分类) 1.1.8 [Learning with noisy labels](https://paperswithcode.com/task/learning-with-noisy-labels)(嘈杂标签学习) 1.1.9 [Sequential Image Classification](https://paperswithcode.com/task/sequential-image-classification)(图像序列分类) 1.1.10 [Genre classification](https://paperswithcode.com/task/genre-classification)(图像序列分类) 1.1.11 [Unsupervised Image Classification](https://paperswithcode.com/task/unsupervised-image-classification)(无监督图像分类) 1.1.12 [Document Image Classification](https://paperswithcode.com/task/document-image-classification)(文件影像分类) 1.1.13 [Sparse Representation-based Classification](https://paperswithcode.com/task/sparse-representation-based-classification)(基于稀疏表示的分类) 1.1.14 [Satellite Image Classification](https://paperswithcode.com/task/satellite-image-classification)(卫星图像分类) 1.1.15 [Superpixel Image Classification](https://paperswithcode.com/task/superpixel-image-classification)(超像素图像分类) 1.1.16 [Photo geolocation estimation](https://paperswithcode.com/task/photo-geolocation-estimation)(图片地理位置评估) 1.1.17 [Classification Consistency](https://paperswithcode.com/task/image-classification-shift-consistency)(分类一致性) 1.1.18 [Artistic style classification](https://paperswithcode.com/task/artistic-style-classification)(艺术风格分类) 1.1.19 [Artist classification](https://paperswithcode.com/task/artist-classification)(艺术家分类)
1.2 Medical Image Segmentation 1.2.1 [Medical Image Segmentation](https://paperswithcode.com/task/medical-image-segmentation)(医学图像分割) 1.2.2 [Lesion Segmentation](https://paperswithcode.com/task/lesion-segmentation)(病灶分割) 1.2.3 [Brain Tumor Segmentation](https://paperswithcode.com/task/brain-tumor-segmentation)(脑肿瘤分割) 1.2.4 [Brain Segmentation](https://paperswithcode.com/task/brain-segmentation)(脑分割) 1.2.5 [Retinal Vessel Segmentation](https://paperswithcode.com/task/retinal-vessel-segmentation)(视网膜血管分割) 1.2.6 [Cell Segmentation](https://paperswithcode.com/task/cell-segmentation)(细胞分割) 1.2.7 [3D Medical Imaging Segmentation](https://paperswithcode.com/task/3d-medical-imaging-segmentation)(3D医学图像分割) 1.2.8 [Cardiac Segmentation](https://paperswithcode.com/task/cardiac-segmentation)(心脏分割) 1.2.9 [Liver Segmentation](https://paperswithcode.com/task/liver-segmentation)(肝分割) 1.2.10 [Brain Image Segmentation](https://paperswithcode.com/task/brain-image-segmentation)(脑图像分割) 1.2.11 [Lung Nodule Segmentation](https://paperswithcode.com/task/lung-nodule-segmentation)(肺结节分割) 1.2.12 [COVID-19 Image Segmentation](https://paperswithcode.com/task/covid-19-image-segmentation)(肺结节分割) 1.2.13 [Pancreas Segmentation](https://paperswithcode.com/task/pancreas-segmentation)(胰腺分割) 1.2.14 [Iris Segmentation](https://paperswithcode.com/task/iris-segmentation)(虹膜分割) 1.2.15 [Nuclear Segmentation](https://paperswithcode.com/task/nuclear-segmentation)(细胞核分割) 1.2.16 [Electron Microscopy Image Segmentation](https://paperswithcode.com/task/nuclear-segmentation)(电子显微镜图像分割) 1.2.17 [Skin Cancer Segmentation](https://paperswithcode.com/task/skin-cancer-segmentation)(皮肤癌分割) 1.2.18 [Volumetric Medical Image Segmentation](https://paperswithcode.com/task/volumetric-medical-image-segmentation)(体医学图像分割) 1.2.19 [Infant Brain Mri Segmentation](https://paperswithcode.com/task/infant-brain-mri-segmentation)(婴儿脑MRI分割) 1.2.20 [Brain Lesion Segmentation From Mri](https://paperswithcode.com/task/brain-lesion-segmentation-from-mri)(Mri的脑部病变分割) 1.2.21 [Ischemic Stroke Lesion Segmentation](https://paperswithcode.com/task/ischemic-stroke-lesion-segmentation)(缺血性中风病变分割) 1.2.22 [Automatic Liver And Tumor Segmentation](https://paperswithcode.com/task/automatic-liver-and-tumor-segmentation)(自动肝和肿瘤分割) 1.2.23 [Acute Stroke Lesion Segmentation](https://paperswithcode.com/task/acute-stroke-lesion-segmentation)(急性中风病变分割) 1.2.24 [Cerebrovascular Network Segmentation](https://paperswithcode.com/task/cerebrovascular-network-segmentation)(脑血管网络分割) 1.2.25 [Placenta Segmentation](https://paperswithcode.com/task/placenta-segmentation)(胎盘分割) 1.2.26 [Pulmorary Vessel Segmentation](https://paperswithcode.com/task/pulmorary-vessel-segmentation)(胸腔血管分割) 1.2.27 [Brain Ventricle Localization And Segmentation In 3D Ultrasound Images](https://paperswithcode.com/task/brain-ventricle-localization-and-segmentation)(3D超声图像中的脑室定位和分割)
1.3 Drug Discovery 1.3.1 [Drug Discovery](https://paperswithcode.com/task/drug-discovery)(药物发现)
1.4 Electrocardiography (ECG) 1.4.1 [Mortality Prediction](https://paperswithcode.com/task/mortality-prediction)(死亡率预测) 1.4.2 [Arrhythmia Detection](https://paperswithcode.com/task/arrhythmia-detection)(心律失常检测) 1.4.3 [ECG Classification](https://paperswithcode.com/task/ecg-classification)(心电图分类) 1.4.4 [Heart Rate Variability](https://paperswithcode.com/task/heart-rate-variability)(心率变异性) 1.4.5 [Myocardial infarction detection](https://paperswithcode.com/task/myocardial-infarction-detection)(心肌梗塞检测) 1.4.6 [Ventricular fibrillation detection](https://paperswithcode.com/task/heart-rate-variability)(心室颤动检测) 1.4.7 [ECG Denoising](https://paperswithcode.com/task/ecg-denoising)(心电图降噪) 1.4.8 [Congestive Heart Failure detection](https://paperswithcode.com/task/congestive-heart-failure-detection)(充血性心力衰竭检测)
1.5 Medical Diagnosis 1.5.1 [Congestive Heart Failure detection](https://paperswithcode.com/task/congestive-heart-failure-detection)(充血性心力衰竭检测)
讲在前面
Methodology Camp : 那些你解过的题、你解题的思路、你的灵光一闪,都是你的方法,而方法论,便是这些方法的堆砌。只有你的方法足够多,经验足够丰富,才有了形成方法论的必要条件,但也是不充分的。 用面向对象来解释,Methodology 很像复杂而抽象化的类,于我而言更像是一种感觉,一种能让你遇到问题不会说好难的感觉。 我相信,随着我不断的更新,这篇博客会给越来越多的新人带来启发和思考,甚至帮助到你的学习和生活。
Task : 当你的导师给你一个课题或者项目,当你的客户经理对你提出用户的需求,当你灵光一闪想要搞一个interesting时,那么你天然的面向了一个任务。怎么实现这个功能?到底用什么算法?怎么做调研? 人工智能发展到今天,单单CV领域的基本任务都有上千种,更不要说机器学习之外的领域,更是广袤无垠。 你的导师是如何给你分发任务的呢?为什么让你用nnUNet而不是用U2Net呢? 这篇博客,我会将AI领域内所有有可能涉及到的任务进行一个总结,并尽可能列出现有的主流框架及算法。 这个网站,尽可能多的包含了人工只能的任务,同时会不定时的更新SOTA级别的模型,我会在对这里的任务做总结和详细的分析。
Topic 1:Medical
基准测试 任务数 数据集 论文 226 182 134 2434
1.1 Image Classification
1.1.1 Fundamental Image Classification(基础图像分类)
定义 :基础图像分类是对一整张图进行理解,比如两张图,一张图中有一只狗,另一张中有一只猫,那么基础图像分类就是认识这个狗和这个猫。图像分类是仅对一张图中的一个对象进行分类,而目标检测则是需要分析一张图中的多个对象:在哪里、是什么?
1.1.2 Few-Shot Image Classification(少量图像分类)
定义 :少量图像分类是指,每个类别仅仅含有小于6个的示例,从而进行图像分类。
1.1.3 Fine-Grained Image Classification(细粒度图像分类)
定义 :细粒度图像分类任务着重于区分难以区分的对象类别,例如鸟类,花朵或动物的种类; 并确定车辆的品牌或型号。
1.1.4 Semi-Supervised Image Classification(半监督图像分类)
定义 :半监督图像分类利用未标记的数据以及标记的数据来提高分类性能。
1.1.5 Small Data Image Classification(小数据图像分类)
定义 :有监督的图像分类,带有数十至数百个带标签的训练示例。(和少量图像分类的区别? )
1.1.6 Hyperspectral Image Classification(高光谱图像分类)
定义 :高光谱图像分类是将类别标签分类到使用(超)光谱传感器捕获的图像中每个像素的任务
1.1.7 Self-Supervised Image Classification(自监督图像分类)
定义 :进行分类任务的学习时,模型自己学习损失函数。
1.1.8 Learning with noisy labels(嘈杂标签学习)
定义 :当数据的标注质量不高,甚至很差的时候,如何进行学习。
1.1.9 Sequential Image Classification(图像序列分类)
1.1.10 Genre classification(图像序列分类)
1.1.11 Unsupervised Image Classification(无监督图像分类)
1.1.12 Document Image Classification(文件影像分类)
定义 :基于文本文件的内容进行分类,比如这个文本文件是论文呢?还是报告?
1.1.13 Sparse Representation-based Classification(基于稀疏表示的分类)
1.1.14 Satellite Image Classification(卫星图像分类)
1.1.15 Superpixel Image Classification(超像素图像分类)
定义 :先依据图像中的纹理、形状等信息进行超像素分割,之后再进行图像分类。
1.1.16 Photo geolocation estimation(图片地理位置评估)
定义 :通过一张图片的信息,得到这张图可能位于哪个地方。
1.1.17 Classification Consistency(分类一致性)
1.1.18 Artistic style classification(艺术风格分类)
1.1.19 Artist classification(艺术家分类)
定义 :将一个艺术作品按照艺术家进行分类,比如分析这副古画是顾恺之画的,还是吴道子画的。
1.2 Medical Image Segmentation
1.2.1 Medical Image Segmentation(医学图像分割)
定义 :对医学图像中感兴趣的部位进行分割,一般指的是器官或者组织。
1.2.2 Lesion Segmentation(病灶分割)
1.2.3 Brain Tumor Segmentation(脑肿瘤分割)
定义 :脑肿瘤分割是在脑部MRI图像中分割来自其他脑部假体的肿瘤的任务。
1.2.4 Brain Segmentation(脑分割)
1.2.5 Retinal Vessel Segmentation(视网膜血管分割)
1.2.6 Cell Segmentation(细胞分割)
定义 :细胞分割是将显微图像域划分为多个片段,这些片段代表各个细胞实例。 这是许多生物医学研究的基础步骤,被视为基于图像的细胞研究的基石。 细胞形态是细胞生理状态的指标,并且分割良好的图像可以捕获生物学上相关的形态信息。
1.2.7 3D Medical Imaging Segmentation(3D医学图像分割)
定义 :3D医学成像分割是从3D医学成像分割感兴趣的医学对象的任务。
1.2.8 Cardiac Segmentation(心脏分割)
1.2.9 Liver Segmentation(肝分割)
1.2.10 Brain Image Segmentation(脑图像分割)
1.2.11 Lung Nodule Segmentation(肺结节分割)
1.2.12 COVID-19 Image Segmentation(肺结节分割)
1.2.13 Pancreas Segmentation(胰腺分割)
1.2.14 Iris Segmentation(虹膜分割)
1.2.15 Nuclear Segmentation(细胞核分割)
1.2.16 Electron Microscopy Image Segmentation(电子显微镜图像分割)
1.2.17 Skin Cancer Segmentation(皮肤癌分割)
1.2.18 Volumetric Medical Image Segmentation(体医学图像分割)
1.2.19 Infant Brain Mri Segmentation(婴儿脑MRI分割)
1.2.20 Brain Lesion Segmentation From Mri(Mri的脑部病变分割)
1.2.21 Ischemic Stroke Lesion Segmentation(缺血性中风病变分割)
1.2.22 Automatic Liver And Tumor Segmentation(自动肝和肿瘤分割)
1.2.23 Acute Stroke Lesion Segmentation(急性中风病变分割)
1.2.24 Cerebrovascular Network Segmentation(脑血管网络分割)
1.2.25 Placenta Segmentation(胎盘分割)
1.2.26 Pulmorary Vessel Segmentation(胸腔血管分割)
1.2.27 Brain Ventricle Localization And Segmentation In 3D Ultrasound Images(3D超声图像中的脑室定位和分割)
1.3 Drug Discovery
1.3.1 Drug Discovery(药物发现)
定义 :药物发现是应用机器学习发现新候选药物的任务。
1.4 Electrocardiography (ECG)
1.4.1 Mortality Prediction(死亡率预测)
1.4.2 Arrhythmia Detection(心律失常检测)
1.4.3 ECG Classification(心电图分类)
1.4.4 Heart Rate Variability(心率变异性)
定义 :心率变异性(HRV)是心跳之间的时间间隔变化的生理现象。 它通过拍子间隔的变化来测量。
1.4.5 Myocardial infarction detection(心肌梗塞检测)
1.4.6 Ventricular fibrillation detection(心室颤动检测)
1.4.7 ECG Denoising(心电图降噪)
1.4.8 Congestive Heart Failure detection(充血性心力衰竭检测)
1.5 Medical Diagnosis
1.5.1 Congestive Heart Failure detection(充血性心力衰竭检测)
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