Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание моделей [представлено 18 января 2024 (v1), последний пересмотренный вариант 7 сентября 2026 года (эта версия, v3)] Название: Skeleton-Guided Sparse Anchors for Rootated Experition Discripation in Cell Microscope View PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Одна из основных задач в анализе изображений клеток микроскопии (MS) - сегментация примеров (IS), особенно при разделении кластерных регионов, где несколько объектов различных размеров и форм могут быть соединены или даже перекрываются произвольной ориентацией. Существующие методы ИС обычно не позволяют справиться с такими сценариями, поскольку они основаны на тяжёлых примерах, таких как точки ключей и горизонтальные коробки (h-boxs). В настоящем документе мы предлагаем новую одноэтапную систему под названием A2B-IS для решения этой задачи и повышения точности ИС в изображениях MS. Наш подход представляет собой каждый случай с картой маски уровня пикселя и вращающейся коробкой (r-box). В отличие от двухэтапных методов, в которых используются предложения по сегментам, наш метод отделяет друг от друга, маскируя и рамочные прогнозы, что позволяет одновременно обрабатывать трубопровод модели. Кроме того, мы введем гауссианскую скелетную карту для оказания помощи задаче IS двумя ключевыми способами: 1) она определяет размещение якорей, сокращая вычислительные расходы при одновременном расширении возможностей модели изучать функции, построенные на РУ, путем фильтрации шума из…
Скелет-руководитель Sparse Anchors for Rotated Casteration в микроскопии клеток
arXiv:2401,09895v3 Annualce Type: заменить резюме: одной из основных задач анализа изображений клеток микроскопии (MS) является сегментация примеров (IS), особенно при разделении районов кластеров, где несколько объектов различных размеров и форм могут быть связаны или даже перекрываются в произвольной ориентации. Существующие методы ИС обычно не позволяют справиться с такими сценариями, поскольку они основаны на тяжёлых примерах, таких как точки ключей и горизонтальные коробки (h-boxs). В настоящем документе мы предлагаем новую одноэтапную систему под названием A2B-IS для решения этой задачи и повышения точности ИС в изображениях MS. Наш подход представляет собой каждый случай с картой маски уровня пикселя и вращающейся коробкой (r-box). В отличие от двухэтапных методов, в которых используются предложения по сегментам, наш метод отделяет друг от друга, маскируя и рамочные прогнозы, что позволяет одновременно обрабатывать трубопровод модели. Кроме того, мы введем карту Гауссианского скелета для содействия задаче IS двумя ключевыми способами: 1)