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作品详情
测试性训练及数据分析:使用小规模faster_rcnn网络快速训练出一个网络,评估效果后,绘制标注框面积概率密度曲线并使用k_means聚类分析,得到合适的锚框尺寸。
模型融合:同时训练3个不同结构的faster_rcnn模型以应对不同的藻类细胞,而后参考MNS算法进行模型融合。
强化训练:对训练图片进行测试,提取其中训练效果差的图片进行强化训练
结果:模型最后的预测取得了很好的效果,能够检测并预测出90%的藻类细胞
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