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EasyDL轻松搞定对抗学习 多算法比对临床试验数据

发布时间:2019-07-18 16:09:03 所属栏目:建站 来源:宋安旭
导读:【51CTO.com原创稿件】图像学习是一种精巧的算法,其对图像的高适应性,为很多产业变革带来了质变。然而对于企业来讲,找到能够熟练掌握深度学习的人才,来调整图像学习参数是很难的,加上数据科学家团队昂贵的人力资源成本,很多中小企业望而却步。然而,

调整权值:在特征指标清单中,可以根据待识别分型的特性,对特征指标进行选择;未被选择的指标不会参与计算。例如红细胞的体积和周长在一定范围,所以可被使用,而晶体没有大小限制,却有自身形状和色彩的区别,因而可以使用特殊色系指标。

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每种指标有各自的权重,点击指标后,可以选择权重状况。系统会根据权重选项的不同,自动计算出指标权重档位,并在下次计算中,规划计分标准。权重不同,计分棒的粗细也会不同,但是计分只会在下次训练中更新。

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当调整了权重后,再次点击红色按钮“开始训练”,则程序会在3~5分值内快速完成对新指标的识别模型。

测试识别:测试识别依赖于“L35图像识别系统”,L35是root主系统的后台系统,所以没有操作界面,需要依赖指令打开;但我们提供了L35的测试指令文件。

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测试模式下,L35不会对细胞种类进行判定,而是将每一个细胞,针对该类型的识别计分进行展示,一般情况下,符合识别模型(编号02为白细胞)为正数,不符合及图像质量欠佳的为负数,图中白细胞基本为正数,不符合的均为负数。

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偶尔情况下,你粘连图像会为正数,此种状况,只需要在尿沉渣主系统中,修改识别计分范围即可,或在提取方法中,引用图像分割函数。如果识别状况仍然不满意,可以通过调整权重实现精确控制识别,可以多尝试几次,即可成功。

(编辑:核心网)

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