遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

目的 遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法 在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果 首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络LeNet-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论 在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。     

串行处理卷积神经网络的海马子区分割

目的 海马体积很小,对比度极低,传统标记融合方法选用手工设计的特征模型,难以提取出适应性好、判别性强的特征。近年来,深度学习方法取得了极大成功,基于深度网络的方法已应用于医学图像分割中,但海马结构复杂,子区较多且体积差别较大,特别是CA2和CA3子区体积极小,常见的深度网络无法准确分割海马子区。为了解决这些问题,提出一种结合多尺度输入和串行处理神经网络的海马子区分割方法。方法 针对海马中体积差距较大的子区,设计两种不同的网络,结合多种尺度图像块信息,为小子区建立类别数量均衡的训练集,避免网络被极端化训练,最后,采用串行标记的方式对海马子区进行分割。结果 在Tail,SUB和PHG子区上的准确率达到了0.865,0.81,0.773,较现有的多图谱子区分割方法有较大提高,并且将体积较小子区CA2,CA3上的准确率分别提高了6%和9%。结论 该算法将基于卷积神经网络的分类方法引入到标记融合阶段,根据海马子区特殊的灰度及结构特点,设计两种针对性网络,实验证明,该算法能提取出适应性好、判别性强的特征,提高了分割准确率。     

U-net与Dense-net相结合的视网膜血管提取

目的 视网膜血管健康状况的自动分析对糖尿病、心脑血管疾病以及多种眼科疾病的快速无创诊断具有重要参考价值。视网膜图像中血管网络结构复杂且图像背景亮度不均使得血管区域的准确自动提取具有较大难度。本文通过使用具有对称全卷积结构的U-net深度神经网络实现视网膜血管的高精度分割。方法 基于U-net网络中的层次化对称结构和Dense-net网络中的稠密连接方式,提出一种改进的适用于视网膜血管精准提取的深度神经网络模型。首先使用白化预处理技术弱化原始彩色眼底图像中的亮度不均,增强图像中血管区域的对比度;接着对数据集进行随机旋转、Gamma变换操作实现数据增广;然后将每一幅图像随机分割成若干较小的图块,用于减小模型参数规模,降低训练难度。结果 使用多种性能指标对训练后的模型进行综合评定,模型在DRIVE数据集上的灵敏度、特异性、准确率和AUC（area under the curve）分别达到0.740 9、0.992 9、0.970 7和0.917 1。所提算法与目前主流方法进行了全面比较,结果显示本文算法各项性能指标均表现良好。结论 本文针对视网膜图像中血管区域高精度自动提取难度大的问题,提出了一种具有稠密连接方式的对称全卷积神经网络改进模型。结果表明该模型在视网膜血管分割中能够达到良好效果,具有较好的研究及应用价值。     

前列腺磁共振图像分割的反卷积神经网络方法

目的 前列腺磁共振图像存在组织边界对比度低、有效区域少等问题,手工勾勒组织轮廓边界的传统分割方法无法满足临床实时性要求,针对这些问题提出了一种基于深度反卷积神经网络的前列腺磁共振图像分割算法。方法 基于深度学习理论,将训练图像样本输入设计好的卷积神经网络,提取具有高度区分性的前列腺图像特征,反卷积策略用于拓展特征图尺寸,使网络的输入尺寸与输出预测图大小匹配。网络生成的概率预测图通过训练一个softmax分类器,对预测图像取二值化,获得最终的分割结果。为克服原始图像中有效组织较少的问题,采用dice相似性系数作为卷积网络的损失函数。结果 本文算法以Dice相似性系数和Hausdorff距离作为评价指标,在MICCAI 2012数据集中,Dice相似性系数大于89.75%,Hausdorff距离小于1.3 mm,达到了传统方法的分割精度,并且将处理时间缩短在1 min以内,明显优于其他方法。结论 定量与定性的实验表明,基于反卷积神经网络的前列腺分割方法可以准确地对磁共振图像进行分割,相比于其他分割算法大幅度减小了处理时间,能够很好地适用于临床的前列腺图像分割任务。     

字典学习和稀疏表示的海马子区图像分割

目的 海马子区体积极小且结构复杂,现有多图谱的分割方法难以取得理想的分割结果,为此提出一种字典学习和稀疏表示的海马子区分割方法。方法 该方法为目标图像中的每个体素点建立稀疏表示和字典学习模型以获取该点的标记。其中,字典学习模型由图谱灰度图像中的图像块构建。提出利用图谱标记图像的局部二值模式(LBP)特征增强训练字典的判别性;然后求解目标图像块在训练字典中的稀疏表示以确定该点标记;最后依据图谱的先验知识纠正分割结果中的错误标记。结果 与现有典型的多图谱方法进行定性和定量对比,该方法优于现有典型的多图谱分割方法,对较大海马子区的平均分割准确率可达到0.890。结论 本文方法适用于在大脑核磁共振图像中精确分割海马子区,且具有较强的鲁棒性,可为神经退行性疾病的诊断提供可靠的依据。     

基于AT-PGGAN的增强数据车辆型号精细识别

目的 车型识别在智能交通、智慧安防、自动驾驶等领域具有十分重要的应用前景。而车型识别中，带标签车型数据的数量是影响车型识别的重要因素。本文以"增强数据"为核心，结合PGGAN（progressive growing of GANs）和Attention机制，提出一种基于对抗网络生成数据再分类的网络模型AT-PGGAN（attention-progressive growing of GANs），采用模型生成带标签车型图像的数量，从而提高车型识别准确率。方法 该模型由生成网络和分类网络组成，利用生成网络对训练数据进行增强扩充，利用注意力机制和标签重嵌入方法对生成网络进行优化使其生成图像细节更加完善，提出标签重标定的方法重新确定生成图像的标签数据，并对生成图像进行相应的筛选。使用扩充的图像加上原有数据集的图像作为输入训练分类网络。结果 本文模型能够很好地扩充已有的车辆图像，在公开数据集StanfordCars上，其识别准确率相比未使用AT-PGGAN模型进行数据扩充的分类网络均有1%以上的提升，在CompCars上与其他网络进行对比，本文方法在同等条件下最高准确率达到96.6%，高于对比方法。实验结果表明该方法能有效提高车辆精细识别的准确率。结论 将生成对抗网络用于对数据的扩充增强，生成图像能够很好地模拟原图像数据，对原图像数据具有正则的作用，图像数据可以使图像的细粒度识别准确率获得一定的提升，具有较大的应用前景。     

面向RGBD图像的标记分水岭分割

目的 针对分水岭分割算法中存在的过分割现象及现有基于RGB图像分割方法的局限,提出了一种基于RGB图像和深度图像(RGBD)的标记分水岭分割算法。方法 本文使用物体表面几何信息来辅助进行图像分割,定义了一种深度梯度算子和一种法向量梯度算子来衡量物体表面几何信息的变化。通过生成深度梯度图像和法向量梯度图像,与彩色梯度图像进行融合,实现标记图像的提取。在此基础上,使用极小值标定技术对彩色梯度图像进行修正,然后使用分水岭算法进行图像分割。结果 在纽约大学提供的NYU2数据集上进行实验,本文算法有效抑制了过分割现象,将分割区域从上千个降至数十个,且获得了与人工标定的分割结果更接近的分割效果,分割的准确率也比只使用彩色图像进行分割提高了10%以上。结论 本文算法普遍适用于RGBD图像的分割问题,该算法加入了物体表面几何信息的使用,提高了分割的准确率,且对颜色纹理相似的区域获得了较好的分割结果。     

结合全卷积网络与CycleGAN的图像实例风格迁移

目的 传统的图像风格迁移主要在两个配对的图像间进行。循环一致性对抗网络（CycleGAN）首次将生成对抗网络应用于图像风格迁移,实现无配对图像之间的风格迁移,取得了一定的效果,但泛化能力较弱,当训练图像与测试图像之间差距较大时,迁移效果不佳。针对上述问题,本文提出了一种结合全卷积网络（FCN）与CycleGAN的图像风格迁移方法,使得图像能够实现特定目标之间的实例风格迁移。同时验证了训练数据集并非是造成CycleGAN风格迁移效果不佳的因素。方法 首先结合全卷积网络对图像进行语义分割,确定风格迁移的目标,然后将风格迁移后的图像与目标进行匹配,确定迁移对象实现局部风格迁移。为验证CycleGAN在训练图像和测试图像差距较大时风格转移效果不佳并非因缺少相应训练集,制作了训练数据集并带入原网络训练。结果 实验表明结合了全卷积网络与CycleGAN的图像风格迁移方法增加了识别能力,能够做到图像局部风格迁移而保持其余元素的完整性,相对于CycleGAN,该方法能够有效抑制目标之外区域的风格迁移,实验中所用4张图片平均只有4.03%的背景像素点发生了改变,实例迁移效果得到很好提升。而将自制训练集带入原网络训练后,依然不能准确地在目标对象之间进行风格迁移。结论 结合了全卷积网络与CycleGAN的方法能够实现图像的局部风格迁移而保持目标对象之外元素不发生改变,而改变训练数据集对CycleGAN进行实例风格迁移准确性的影响并不大。     

结合全卷积神经网络的室内场景分割

目的 视觉假体通过向盲人体内植入电极刺激视神经产生光幻视,盲人所能感受到的物体只是大体轮廓,对物体识别率低,针对视觉假体中室内应用场景的特点,提出一种快速卷积神经网络图像分割方法对室内场景图像进行分割,通过图像分割技术把物品大致的位置和轮廓显示出来,辅助盲人识别。方法 构建了用于室内场景图像分割的FFCN（fast fully convolutional networks）网络,通过层间融合的方法,避免连续卷积对图像特征信息的损失。为了验证网络的有效性,创建了室内环境中的基本生活物品数据集（以下简称XAUT数据集）,在原图上通过灰度标记每个物品的类别,然后附加一张颜色表把灰度图映射成伪彩色图作为语义标签。采用XAUT数据集在Caffe（convolutional architecture for fast feature embedding）框架下对FFCN网络进行训练,得到适应于盲人视觉假体的室内场景分割模型。同时,为了对比模型的有效性,对传统的多尺度融合方法FCN-8s、FCN-16s、FCN-32s等进行结构微调,并采用该数据集进行训练得到适用于室内场景分割的相应算法模型。结果 各类网络的像素识别精度都达到了85%以上,均交并比（MIU）均达到60%以上,其中FCN-8s at-once网络的均交并比最高,达到70.4%,但其分割速度仅为FFCN的1/5。在其他各类指标相差不大的前提下,FFCN快速分割卷积神经网络上平均分割速度达到40帧/s。结论 本文提出的FFCN卷积神经网络可以有效利用多层卷积提取图像信息,避免亮度、颜色、纹理等底层信息的影响,通过尺度融合技术可以很好地避免图像特征信息在网络卷积和池化中的损失,相比于其他FCN网络具有更快的速度,有利于提高图像预处理的实时性。     

多通道融合可分离卷积神经网络下的脑部磁共振图像分割

目的 卷积神经网络方法可以提取到图像的深层次信息特征,在脑部磁共振图像（MRI）分割领域展现出优秀的性能。但大部分深度学习方法都存在参数量大,边缘分割不准确的问题。为克服上述问题,本文提出一种多通道融合可分离卷积神经网络（MFSCNN）模型分割脑图像。方法 首先,在训练集中增加待分割脑结构及其边缘像素点的权重,强制使网络学习如何分割脑结构边缘部分,从而提升整体脑结构分割的准确率。其次,引入残差单元,以避免梯度弥散,同时使用深度可分离卷积代替原始的卷积层,在不改变网络每个阶段特征通道数的情况下,减少了网络训练的参数数量和训练时间,降低了训练成本。最后,将不同阶段的特征信息合并在一起,进行通道混洗,得到同时包含深浅层次信息的增强信息特征,加入到网络中进行训练,每个阶段的输入特征信息更丰富,学习特征的速度和收敛速度更快,显著地提升了网络的分割性能。结果 在IBSR（internet brain segmentation repositor）数据集上的分割结果表明,MFSCNN的分割性能相对于普通卷积神经网络（CNN）方法要明显提高,且在边缘复杂的部分,分割效果更理想,Dice和IOU（intersection over union）值分别提升了0.9% 6.6%,1.3% 9.7%。在边缘平滑的部分,MFSCNN方法比引入残差块的神经网络模型（ResCNN）和引入局部全连接模块的神经网络模型（DenseCNN）分割效果要好,而且MFSCNN的参数量仅为ResCNN的50%,DenseCNN的28%,在提升分割性能的同时,也降低了运算复杂度,缩短了训练时间。同时,在IBSR、Hammer67n20、LPBA40这3个数据集上,MFSCNN的分割性能比现有的其他主流方法更出色。结论 本文提出的MFSCNN方法,加强了网络特征的信息量,提升了网络模型的训练速度,在不同数据集上均获得更精确的MR脑部图像分割结果。     

全卷积神经网络下的多光谱遥感影像分割

目的 传统的遥感影像分割方法需要大量人工参与特征选取以及参数选择,同时浅层的机器学习算法无法取得高精度的分割结果。因此,利用卷积神经网络能够自动学习特征的特性,借鉴处理自然图像语义分割的优秀网络结构,针对遥感数据集的特点提出新的基于全卷积神经网络的遥感影像分割方法。方法 针对遥感影像中目标排列紧凑、尺寸变化大的特点,提出基于金字塔池化和DUC（dense upsampling convolution）结构的全卷积神经网络。该网络结构使用改进的DenseNet作为基础网络提取影像特征,使用空间金字塔池化结构获取上下文信息,使用DUC结构进行上采样以恢复细节信息。在数据处理阶段,结合遥感知识将波段融合生成多源数据,生成植被指数和归一化水指数,增加特征。针对遥感影像尺寸较大、采用普通预测方法会出现拼接痕迹的问题,提出基于集成学习的滑动步长预测方法,对每个像素预测14次,每次预测像素都位于不同图像块的不同位置,对多次预测得到的结果进行投票。在预测结束后,使用全连接条件随机场（CRFs）对预测结果进行后处理,细化地物边界,优化分割结果。结果 结合遥感知识将波段融合生成多源数据可使分割精度提高3.19%;采用基于集成学习的滑动步长预测方法可使分割精度较不使用该方法时提高1.44%;使用全连接CRFs对预测结果进行后处理可使分割精度提高1.03%。结论 针对宁夏特殊地形的遥感影像语义分割问题,提出基于全卷积神经网络的新的网络结构,在此基础上采用集成学习的滑动步长预测方法,使用全连接条件随机场进行影像后处理可优化分割结果,提高遥感影像语义分割精度。     

Automatic segmentation of optic disc in retinal fundus images using semi-supervised deep learning

Diseases of the eye require manual segmentation and examination of the optic disc by ophthalmologists. Though, image segmentation using deep learning techniques is achieving remarkable results, it leverages on large-scale labeled datasets. But, in the field of medical imaging, it is challenging to acquire large labeled datasets. Hence, this article proposes a novel deep learning model to automatically segment the optic disc in retinal fundus images by using the concepts of semi-supervised learning and transfer learning. Initially, a convolutional autoencoder (CAE) is trained to automatically learn features from a large number of unlabeled fundus images available from the Kaggle’s diabetic retinopathy (DR) dataset. The autoencoder (AE) learns the features from the unlabeled images by reconstructing the input images and becomes a pre-trained network (model). After this, the pre-trained autoencoder network is converted into a segmentation network. Later, using transfer learning, the segmentation network is trained with retinal fundus images along with their corresponding optic disc ground truth images from the DRISHTI GS1 and RIM-ONE datasets. The trained segmentation network is then tested on retinal fundus images from the test set of DRISHTI GS1 and RIM-ONE datasets. The experimental results show that the proposed method performs on par with the state-of-the-art methods achieving a 0.967 and 0.902 dice score coefficient on the test set of the DRISHTI GS1 and RIM-ONE datasets respectively. The proposed method also shows that transfer learning and semi-supervised learning overcomes the barrier imposed by the large labeled dataset. The proposed segmentation model can be used in automatic retinal image processing systems for diagnosing diseases of the eye.

     

带尺寸约束的弱监督眼底图像视盘分割

目的 医学图像的像素级标注工作需要耗费大量的人力。针对这一问题，本文以医学图像中典型的眼底图像视盘分割为例，提出了一种带尺寸约束的弱监督眼底图像视盘分割算法。方法 对传统卷积神经网络框架进行改进，根据视盘的结构特点设计新的卷积融合层，能够更好地提升分割性能。为了进一步提高视盘分割精度，本文对卷积神经网络的输出进行了尺寸约束，同时用一种新的损失函数对尺寸约束进行优化，所提的损失公式可以用标准随机梯度下降方法来优化。结果 在RIM-ONE视盘数据集上展开实验，并与经典的全监督视盘分割方法进行比较。实验结果表明，本文算法在只使用图像级标签的情况下，平均准确识别率（mAcc）、平均精度（mPre）和平均交并比（mIoU）分别能达到0.852、0.831、0.827。结论 本文算法不需要专家进行像素级标注就能够实现视盘的准确分割，只使用图像级标注就能够得到像素级标注的分割精度。缓解了医学图像中像素级标注难度大的问题。     

基于改进CNN的宫颈细胞自动分类算法

本文采用深度学习算法中的卷积神经网络对细胞图像进行识别, 实现对宫颈细胞图像的自动分类. 首先对宫颈细胞进行预处理, 通过细胞核裁剪解决图像输入尺寸不一的问题, 对图像进行翻转平移, 对数据集进行扩充, 并解决样本量不均衡的问题; 接着选取VGG-16网络进行改进, 使用改进后的VGG-16网络进行特征提取, 以及细胞分类; 并采用迁移学习的方法加载预训练网络参数, 进而加快参数收敛速度, 提高分类准确率; 最终通过对网络的训练, 得到了较好的分类结果, 将分类结果与人工提取特征设计分类器的方法相比, 分类的准确率有所提高, 二分类的准确率达97.3%, 七分类的准确率达89%. 实验结果表明: 卷积神经网络对宫颈细胞图像进行自动分类, 分类准确率相比较人工提取特征分类器效果较好, 且分类结果不受分割图像准确率的影响.     

基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法

提出一种基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法,能够有效避免复杂背景下的伪裂纹噪声点干扰,实现对隧道裂纹的精确分割。首先,构建深度残差网络模型提取裂纹特征;其次,使用改进的全卷积神经网络中的反卷积操作恢复裂纹特征图的尺寸和裂纹细节;为了提升裂缝提取的精细程度,提出一个细节修复模块来保持裂缝的完整性与边缘细节;最后,公开一个裂纹数据集NUAACrack-2000,包含2 000幅隧道裂纹图像与精准标注标签。实验表明,提出的算法在避免噪声点干扰方面优于传统图像分割算法;在保留提取裂纹的整体性以及边缘细节处理方面优于基于机器学习的主流裂纹提取算法。     

高分辨率遥感影像的边缘损失增强地物分割

目的 针对高分辨率遥感影像语义分割中普遍存在的分割精度不高、目标边界模糊等问题,提出一种综合利用边界信息和网络多尺度特征的边缘损失增强语义分割方法。方法 对单幅高分辨率遥感影像,首先通过对VGG-16（visual geometry group 16-layer net）网络引入侧边输出结构,提取到图像丰富的特征细节;然后使用深度监督的短连接结构将从深层到浅层的侧边输出组合起来,实现多层次和多尺度特征融合;最后添加边缘损失增强结构,用以获得较为清晰的目标边界,提高分割结果的准确性和完整性。结果 为了验证所提方法的有效性,选取中国北方种植大棚遥感影像和Google Earth上的光伏板组件遥感影像进行人工标注,并制作实验数据集。在这两个数据集上,将所提方法与几种常用的语义分割方法进行对比实验。实验结果表明,所提方法的精度在召回率为00.9之间时均在0.8以上,在2个数据集上的平均绝对误差分别为0.079 1和0.036 2。同时,通过消融实验分析了各个功能模块对最终结果的贡献。结论 与当前先进方法相比,本文提出的边缘损失增强地物分割方法能够更加精确地从遥感影像的复杂背景中提取目标区域,使分割时提取到的目标拥有更加清晰的边缘。     

残差密集空间金字塔网络的城市遥感图像分割

目的 遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向。由于遥感图像包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,准确提取遥感图像特征具有一定难度,使得精确分割遥感图像比较困难。卷积神经网络因其自主分层提取图像特征的特点逐步成为图像处理领域的主流算法,本文将基于残差密集空间金字塔的卷积神经网络应用于城市地区遥感图像分割,以提升高分辨率城市地区遥感影像语义分割的精度。方法 模型将带孔卷积引入残差网络,代替网络中的下采样操作,在扩大特征图感受野的同时能够保持特征图尺寸不变;模型基于密集连接机制级联空间金字塔结构各分支,每个分支的输出都有更加密集的感受野信息;模型利用跳线连接跨层融合网络特征,结合网络中的高层语义特征和低层纹理特征恢复空间信息。结果 基于ISPRS （International Society for Photogrammetry and Remote Sensing） Vaihingen地区遥感数据集展开充分的实验研究,实验结果表明,本文模型在6种不同的地物分类上的平均交并比和平均F₁值分别达到69.88%和81.39%,性能在数学指标和视觉效果上均优于SegNet、pix2pix、Res-shuffling-Net以及SDFCN （symmetrical dense-shortcut fully convolutional network）算法。结论 将密集连接改进空间金字塔池化网络应用于高分辨率遥感图像语义分割,该模型利用了遥感图像不同尺度下的特征、高层语义信息和低层纹理信息,有效提升了城市地区遥感图像分割精度。     

基于生成对抗网络的自动细胞核分割半监督学习方法

为了减少对标注图像数量的依赖,提出一种新颖的半监督学习方法用于细胞核的自动分割。首先,通过新的卷积神经网络（CNN）从背景中自动提取细胞区域。其次,判别器网络通过应用全卷积网络来为输入的图像生成置信图;同时耦合对抗性损失和标准交叉熵损失,以改善分割网络的性能。最后,将标记图像和无标记图像与置信图结合来训练分割网络,使分割网络可以在提取的细胞区域中识别单个细胞核。对84张图像（训练集中的1/8图像带标注,其余图像无标注）的实验结果表明,提出的细胞核分割方法的分割准确率度量（SEG）得分可以达到77.9%,F1得分可以达到76.0%,这比该方法使用670张图像且训练集中的所有图像都带标注时的表现要好。     

基于生成对抗网络的自动细胞核分割半监督学习方法

为了减少对标注图像数量的依赖，提出一种新颖的半监督学习方法用于细胞核的自动分割。首先，通过新的卷积神经网络（CNN）从背景中自动提取细胞区域。其次，判别器网络通过应用全卷积网络来为输入的图像生成置信图；同时耦合对抗性损失和标准交叉熵损失，以改善分割网络的性能。最后，将标记图像和无标记图像与置信图结合来训练分割网络，使分割网络可以在提取的细胞区域中识别单个细胞核。对84张图像（训练集中的1/8图像带标注，其余图像无标注）的实验结果表明，提出的细胞核分割方法的分割准确率度量（SEG）得分可以达到77.9%，F1得分可以达到76.0%，这比该方法使用670张图像且训练集中的所有图像都带标注时的表现要好。