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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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随着城市建设规模的不断发展,为满足不断增长的城市供热需求并全面落实国家生态保护、清洁供暖、可持续发展等政策,减少城市环境治理的压力,城市供热热源逐步远离城市,形成许多以长距离供暖和大规模供热为特征的长距离供热管线.由于热源和城市的位置关系,长距离供热管线往往会穿越复杂的障碍区域.以富拉尔基发电厂向齐齐哈尔市长距离供热管网项目穿越行洪区段管网作为案例,从管线穿越障碍区域设计、防洪设计及施工便道设计三个方面对供热管网穿越行洪区时的难点进行分析总结. 相似文献
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面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究,尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起,面部运动单元检测技术发展迅速。首先,阐述了面部运动单元的基本概念,介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库,概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法;然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析;最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。 相似文献
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目前网络上的服装图像数量增长迅猛,对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络(Region-Based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入到服装图像识别中,针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题,提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合,改变图片特征学习方式,使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络,对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐,加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明,改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习,且在训练时间更短的情况下,比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点,达到96.69%。 相似文献
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