| 基于二级U-Net的小样本下秀丽隐杆线虫端泡分割方法 |
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| 引用本文： | 曹思,刘俊. 基于二级U-Net的小样本下秀丽隐杆线虫端泡分割方法[J]. 计算机与数字工程, 2022, 50(1): 163-168,200. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2022.01.031 |
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| 作者姓名： | 曹思 刘俊 |
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| 作者单位： | 武汉科技大学计算机科学与技术学院 武汉 430070;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室 武汉 430070 |
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| 基金项目： | 国家青年科学基金项目(编号:31600975)资助。 |
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| 摘 要： | 针对基于深度学习的卷积神经网络需要巨大的数据样本才能得到较好的效果.该研究在加入数据扩充的基础下,基于U-Net网络提出了一种二级卷积神经网络在小样本下的秀丽隐杆线虫端泡自动分割方法,并在第一级网络加入最大包含损失来降低两级网络的内部干扰.解决了应用传统单级网络在小样本下分割效果不好的问题.实验表明,对与秀丽隐杆线虫端...
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| 关 键 词： | 秀丽隐杆线虫 两级网络 卷积神经网络 小样本 |
Terminal Bulb Segmentation Method of Caenorhabditis Elegans Under Small Samples Based on Two-stage U-Net |
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| CAO Si,LIU Jun. Terminal Bulb Segmentation Method of Caenorhabditis Elegans Under Small Samples Based on Two-stage U-Net[J]. Computer and Digital Engineering, 2022, 50(1): 163-168,200. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2022.01.031 |
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| Authors: | CAO Si LIU Jun |
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| Affiliation: | (Department of Computer Science and Technology,Wuhan University of Science and Technology,Wuhan 430070;Hubei Province Key Laboratory of Intelligent Information Processing and Real-time Industrial,Wuhan 430070) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | caenorhabditis elegans two-stage network convolutional neural network small sample |
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