深度学习是一种通过数据驱动的算法,通过从辐射源信号中提取到更加有效的信息,具有优异的性能.本文将深度学习的方法引入到辐射源信号识别领域中,具体研究内容如下: (1)简单介绍了几种基础的神经网络模型,分析了它们的主要特点和适用范围,同时简单介绍了3种经典的数据不均衡处理方法,分析了它们的原理和优缺点,为论文的...
随后,我们将单个分类输出与边分割输出相乘。 由于二进制分类任务的简单性,该模块在二进制交叉熵损失函数[12]的优化下不费力地获得了准确的分类结果,为纠正非器官图像过分分割的缺点提供了指导。 3.实验与结果 3.1。 数据集和实施 该方法已在两个器官上验证:肝脏和脾脏。 肝分割的数据集来自ISBI LiTS 2017挑战赛。
3.分段绝缘器作为牵引供电系统中重要的电气设备,造价昂贵且更换不易,且安装位置位于列车顶部,常规人工检查耗时耗力,精准度不够,而且没有统一的检测标准,极易受到检修人员个人主观因素的影响。现有技术采用基于传统图像处理的异常识别方法,然而识别模型存在鲁棒性不够、缺乏普适性、需要大量的超参数调优等缺点,无法进行实...
缺点 这种3D方法可以捕捉到一定的上下文信息,但缺点是我们可能仍然会失去重要的空间皮层。 例如,如果一个子体积中有肿瘤,那么它周围的子容积中也可能有肿瘤。 本节学完有作业 作业内容 在作业中,您将学习如何从 MRI 数据中提取子体积。您需要编写一个函数来隔离用于训练的数据的小“立方体”。 作业文件: 吴恩达-医...