本研究针对传统针灸穴位定位依赖专家经验、数据标注成本高且缺乏多样性等问题，开发了首个大规模合成数据集AcuSim。通过 ...

首先，他们收集了2774张IVCM图像，涵盖了OSSN及其他眼部表面疾病。这些图像被用于训练三种深度学习模型：ResNet50V2、YOLOv8x和VGG19。为了提高模型对罕见症状（如有丝分裂）的识别能力，研究团队还引入了一种新颖的基于正方形的数据增强策略，并结合少量样本 ...

2021-07-04：因为VGG19下载的预训练模型在Github导致有可能下载失败，因此将模型文件存储到自己的腾讯云OSS桶，通过程序自动下载，手动设置了VGG19的预训练模型的路径，规避了因为网络问题导致的下载失败。 单人手指图片个数：训练集中一根手指录入的图片数 ...

卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个不好的经验规则是：网络越深，效果越好。AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好？它们是 ...

为什么CNN模型战胜了传统的计算机视觉方法？ 图像分类指的是给定一个图片将其分类成预先定义好的几个类别之一。图像分类的传统流程涉及两个模块： 特征提取和 分类。 特征提取指的是从原始像素点中提取更高级的特征，这些特征能捕捉到各个类别间的区别 ...

建筑设计会经常遇到出夜景效果图的时候，日夜景的效果转换，临摹勾勒、渲染出图、后期加工...工序繁多。除了对制作工具的熟练，更关键的是需依靠经验判断建筑明暗、光影和颜色等在白天和夜晚的不同状态。 近日，AI建筑研究团队未来建筑实验室运用之前 ...