«Сегментация изображений микроскопии с использованием синтеза данных с регуляризацией точек и формы»
«Улучшение сегментации изображений микроскопии с помощью синтеза данных и регуляризации точек и формы»
Исследователи из Tandon School of Engineering в Нью-Йоркском университете и Боннской университетской клиники Германии применили новую сегментационную сеть, обученную по точечным аннотациям и синтетически сгенерированным образцам изображений, к микроскопическим изображениям.
Модель преобразует точечные аннотации в синтетические маски, ограниченные информацией о форме, а затем использует продвинутую генеративную модель для визуализации масок в виде реалистичных микроскопических изображений с согласованным внешним видом объектов.
В конечном итоге, маски и изображения комбинируются в обучающем наборе данных для специализированной модели сегментации изображений.
Данный подход дал более разнообразные и реалистичные изображения по сравнению с традиционными техниками, сохраняя связь между входными аннотациями и сгенерированными изображениями при тестировании на общедоступном наборе данных. От NYU Tandon School of Engineering Посмотреть полную статью
- Что расписание конференции говорит вам о состоянии индустрии Artificial Intelligence
- 13 Больше Организаций, Ведущих Путь в Искусственном Интеллекте в 2023 году
- Умножение матриц на GPU
Аннотации защищены авторским правом © 2023 SmithBucklin, Вашингтон, США 
