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【人工智能】用于跨作物植物病害检测的创新深度学习方法:一种识别不健康叶片的通用方法
本文提出一种基于局部特征学习的轻量化深度学习方法,用于跨作物植物病害检测。通过将叶片图像分割为32×32小块并筛选有效区域,构建包含186万样本的数据集,采用轻量化Inception模型实现二分类...
【人工智能】U-Net:使用CNN实现医学图像分割
我总结了一篇基于强数据增强策略的U-Net网络架构的论文,U-Net通过收缩路径和扩展路径的对称结构,能够在少量标注数据的情况下实现精确的分割。我们在ISBI电子显微镜堆栈神经结构分割挑战和ISBI...
【人工智能】UNet++:嵌套的U-Net架构用于医学图像分割
我总结了UNet++论文,该论文发表在MICCAI会议上,引用量高达6895次。UNet++通过改进传统U-Net架构,引入了嵌套密集跳跃连接和深度监督,显著提高了医学图像分割的精度。实验结果显示,UNet++在...