简介:摘要:图像标注处理是一种连接图像和文本的处理方法。人眼可以看到图像上的信息,但对于计算机来说,图像只是像素值,而文本标签是字符串。两者之间的信息是不对称的,这意味着存在“语义鸿沟”。本文将使用卷积神经网络算法作为主要模型来解决这一“语义鸿沟”。然而,传统的卷积神经网络可能泛化能力较差,忽略了小对象特征。因此,该项目将添加去噪自动编解码模型(DAE),并引入空间金字塔池(SPP)来改进算法模型,抑制图像信息中一些不重要的数据特征。为了提高模型的泛化能力和鲁棒性,同时考虑全局和局部信息,Skip gram模型用于计算标签之间的相关性,过滤掉不合理的注释词,使预测的注释词更接近图像信息。
简介:摘要:随着城市化进程的加快,各类建筑建设工作也在如火如荼地展开,但当前建筑施工中材料检验检测环节仍然良莠不齐,本文站在在质量管控角度对当前建筑材料检验检测环节存在的问题进行分析,并给出了相关多方面的优化策略,希望对相关从业人员有所帮助。
简介:摘要:多年从事 CAD认证教学有一些小的体会与大家交流,尺寸标注主要的步骤是标注层的设置、标注样式的设置、各种不同类型尺寸的标注。
简介:摘要目的研究结直肠癌人工智能病理诊断模型构建过程中,病理医师对数字切片癌组织的人工标注在不同扫描仪构建的全切片图像(WSI)中准确迁移的方法。方法在本研究中,我们提出了一种基于图像配准的标注迁移方法,在来自不同扫描仪的WSI之间建立仿射映射。通过多分辨率最小化两个WSI缩略图之间的互信息来估计最佳仿射映射参数,以避免和改变扫描仪特定特性的影响,减少计算时间。我们使用了181张结直肠癌病理切片,使用两个品牌的扫描仪获得相应的WSI,对上述标注迁移方法进行测试。结果181张HE切片的扫描结果表明,同一张切片由不同扫描仪构建的WSI在颜色、位置、大小等属性上都有不同的表现。使用我们提出的标注迁移方法,其中179张图像的人工标注成功地在不同扫描仪构建的WSI中迁移,其中125对使用单个CPU核心的计算时间不到1分钟。结论我们提出了一种快速、准确的全自动的标注迁移方法,用于在不同扫描仪构建的WSI之间传递人工标注。在准备深度学习训练数据过程中,既可以避免病理医师对新图像的重新标注,也可以避免病理医师之间在标注上的差异。