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2016년 IEEE TMI에 개제된 논문인 "Loss Functions for Image Restoration with Neural Networks"를 정리한 글이다. Super-resolution, artifact removal, denoising 등 Image restoration task에서 쓰이는 Loss function에 대해 분석했고, Image restoration task에서 좋은 성능을 낼 수 있는 새로운, 미분가능한 loss function을 제안했다. 꽤 옛날 논문이지만, 읽기 쉽고 유명한 논문이라 정리해 보려고 한다. 1. Background Image restoration Image restoration이란, denoising, deblurring, demosaicking, sup..

2017년 IEEE TMI에 발표된 논문으로, Physics/Model based unrolling iterative deep learning methods 중 하나이다. 딥러닝을 이용한 MR Reconstruction method 중 하나인 unrolling iterative method에 대해 간단히 설명하자면, 모델 구조에 MR physics를 사용한 것이라고 보면 된다. 이미지 자체만을 이용해 딥러닝 모델을 학습시키는 end-to-end method와 달리, unrolling iterative method는 Compressed Sensing의 idea를 적용한다. Learning proces와 problem solving algorithm이 번갈아가며 iterative하게 진행된다. Cascade..

SimpleITK를 이용해 Python으로 processing 하기 [SimpleITK] Python으로 medical image processing하기 - (1) Load, Resample [SimpleITK] Python으로 medical image processing하기 - (2) Registration 1 [SimpleITK] Python으로 medical image processing하기 - (3) Registration 2 [SimpleITK] Python으로 medical image processing하기 - (4) Visualization Visualization Registration을 한 후, 결과가 잘 나왔는지를 확인하기 위해 visualization이 필요하다. 수치를 통해 결과를 ..

[SimpleITK] Python으로 medical image processing하기 - (2) Registration 1과 이어진다. SimpleITK library를 이용해 Python으로 registration 하기 - (1) https://simpleelastix.readthedocs.io/HelloWorld.html#registration-with-translation-transform Hello World — SimpleElastix 0.1 documentation This example illustrates how to use SimpleElastix. With a.. bo-10000.tistory.com SimpleITK를 이용해 Python으로 processing 하기 [SimpleITK..

[SimpleITK] Python으로 medical image processing하기 - (1) Load, Resample와 이어진다. SimpleITK library의 간단한 사용법 역시 이 글에서 확인할 수 있다. SimpleITK library를 이용해 Python으로 resample 하기 의료영상의 전처리에 정말 많이 쓰이는 library인 것 같은데, 정보가 많이 없어 힘들었다. SimpleITK library를 이용해 Python으로 이미지를 resample하는 법과, 이후에 가능하다면 registration 하는 법까지 정 bo-10000.tistory.com SimpleITK를 이용해 Python으로 processing 하기 [SimpleITK] Python으로 medical image p..

Python 에는 함수를 꾸며줄 수 있는 decorator라는 기능이 존재한다. Decorator은 @ 기호를 사용하여, 함수의 앞과 뒤에 추가적인 내용을 더해준다. 처음에 봤을 땐 @가 뭔가 싶어서 Python @라고 검색했더니 검색결과가 안나와서 당황했다.. 1) nested function의 형태와, 2) decorator class 두 가지 형태로 사용할 수 있다. 1) nested function - decorator 함수를 정의해준다 (test_decorator). - decorator 함수는 input으로 함수를 받고, 앞뒤로 취해줄 action을 정의한 후 해당 함수를 호출해 주면 된다. - decorator을 사용할 함수를 정의하기 전 decorator 기호 @와 함께 decorator ..

다음과 같이 함수의 input, output format에 대한 주석을 달 수 있다. def func(a: str, b:int = 4) -> int: return int(a) + b 함수의 parameter과 return value의 format에 대한 주석을 작성하는 것. **주석**이기 때문에 강제성은 없어, 무시하고 사용할 수 있다. str로 지정된 parameter a에 int variable을 넣어 줘도 된다. 사용법 : : 을 이용해 parameter의 data type을 할당 - 을 이용해 return value의 data type을 할당 typing을 이용해 더 많은 자료형을 표현할 수 있다. 이는 다음 블로그에 아주 잘 설명되어 있다. https://www.daleseo.com/pytho..

전체 메모리 사용량 확인 import psutil psutil.virtual_memory() >> svmem(total=34282946560, available=21586800640, percent=37.0, used=12696145920, free=21586800640) 변수 메모리 할당량 확인 import sys sys.getsizeof(variable) #size of variable in Bytes

티스토리에서 글을 쓸 때, 별도의 설정을 해주지 않으면 코드블럭이 정말 못생겼다. 코드블럭 테마 변경하기 (Syntax Highlight) 우선 코드 편집기처럼, 각 언어에 맞게 색깔과 하이라이트를 입혀주는 설정은 간단하다. 블로그 관리 > 플러그인에서 Syntax Highlight (코드 문법 강조)를 적용해주면 된다. 여러 가지 테마가 있는데, 그 중에서 원하는 테마를 선택하면 된다. 미리보기가 없는게 아쉽다.. 나는 Github을 사용중인데 솔직히 다 못생겼다. Syntax Highlight 까지 설정해주면 다음과 같다. 코드블럭 폰트 변경하기 나는 사용 중인 스킨 때문인지 폰트가 너무 마음에 안들어서 폰트까지 바꿔 주었다. 블로그 관리 > 스킨 편집의 CSS 탭에서 code 부분의 양식을 바꿔 주..

참고 : https://discuss.pytorch.org/t/when-should-i-use-nn-modulelist-and-when-should-i-use-nn-sequential/5463/3 When should I use nn.ModuleList and when should I use nn.Sequential? From what I see, it is interchangeable then? Unless there is some order to be followed, then we should use Sequential. Am I right? discuss.pytorch.org official docs : https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.M..