🔍 医学图像分割:将医学图像中的特定区域或结构进行精确分割,如CT、MRI等。 📊 图像分类:对医学图像进行分类,如病理检测、病灶检测等。 🎯 目标检测:在医学图像中定位和识别特定目标,如肿瘤、病变等。 🛠️ 多模态医学图像融合:将不同模态的医学图像进行融合,提供更全面的信息。 🔄 医学图像预处理:对医...
🌟 医学图像处理,图像分割,图像分类,目标检测,SCI指导 🌟 🏥 医学图像(CT, DR, MRI)格式转换 🏥 🔄 将医院内拷贝的DICOM(.dcm文件)无损转换为.JPG格式 🌐 薄层图像三维重建,断层section分析 📚 SCI指导(现有三篇三四区SCI,欢迎交流) 📝 论文、作业、论文、课程作业、小组作业、写作等全方位指导0...
一、图像分类1、定义图像分类,根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。2、分类方法及卷烟车间应用2.1基于色彩特征的索引技术常见的检测模型包括基于直方图的检测...
与上述分类的指标评估方法中相同,只不过这里的AP的计算方法有一定区别,区别是在目标检测中,当固定一个GroundTruth框和预测框之间的IOU阈值时,此时通过不断调整confidence score的阈值,就可得到每个类别的PR曲线以及对应的AP值;然后将所有类别的AP值求算术平均后才得到这个模型在此IOU阈值下的mAP值。当不断变化IOU阈值...
一般来说,AI医学影像辅助诊疗、自动驾驶、零售业货架监控、安全监控等视觉识别模型的性能指标根据不同的技术和业务场景,主要包含分类判别、目标检测、图像分割与定量计算四方面。 分类判别(Discrimination):在AI医学影像辅助诊疗系统中,判别分类的主要任务是区分医学影像中的不同病变组织,如区分良性和恶性肿瘤,其性能指标包...
图像分割或实例分割包括对具有现有目标和精确边界的图像进行分割。 图片来自于是Google Images 它使用了一种叫做Mask R-CNN的技术,实际上就是我们前面看到的R-CNN技术上的几个卷积层。微软、Facebook和Mighty AI联合发布了这个称为COCO的数据集。它与ImageNet很相似,但它主要用于分割和检测。
1、Image Classification(图像分类) 图像分类:就是对图像判断出所属的分类,比如在学习分类中数据集有人(person)、羊(sheep)、狗(dog)和猫(cat)四种,图像分类要求给定一个图片输出图片里含有哪些分类,比如下图的例子是含有person、sheep和dog三种。 2、Object detection(目标检测)目标检测:简单来说就是图片里面有什...
鉴于CNN 在图像分类和目标检测方面的优势,它已成为计算机视觉和视觉跟踪的主流深度模型。 一般来说,大规模的卷积神经网络既可以作为分类器和跟踪器来训练。具有代表性的基于卷积神经网络的跟踪算法有全卷积网络跟踪器( FCNT )和多域卷积神经网络( MD Net )。
目前最新的image-net挑战(LSVRC 2017)有一个目标检测的挑战赛的冠军,被一个名为“BDAT”的团队所囊括,该团队包括来自南京信息 工程大学和伦敦帝国理工学院的人员。 3、图像/实例分割 图像分割或实例分割包括对具有现有目标和精确边界的图像进行分割。 图片来自于是Google Images 它使用了一种叫做Mask R-CNN的技术,...
图像/实例分割 图像分割或实例分割包括对具有现有目标和精确边界的图像进行分割。 图片来自于是Google Images 它使用了一种叫做Mask R-CNN的技术,实际上就是我们前面看到的R-CNN技术上的几个卷积层。微软、Facebook和Mighty AI联合发布了这个称为COCO的数据集。它与ImageNet很相似,但它主要用于分割和检测。