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发表了文章 2025-04-06
计算机视觉五大技术——深度学习在图像处理中的应用
深度学习利用多层神经网络实现人工智能，计算机视觉是其重要应用之一。图像分类通过卷积神经网络（CNN）判断图片类别，如“猫”或“狗”。目标检测不仅识别物体，还确定其位置，R-CNN系列模型逐步优化检测速度与精度。语义分割对图像每个像素分类，FCN开创像素级分类范式，DeepLab等进一步提升细节表现。实例分割结合目标检测与语义分割，Mask R-CNN实现精准实例区分。关键点检测用于人体姿态估计、人脸特征识别等，OpenPose和HRNet等技术推动该领域发展。这些方法在效率与准确性上不断进步，广泛应用于实际场景。
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发表了文章 2025-04-06
LIDC-IDRI肺结节数据集分割策略
本文介绍了使用LIDC-IDRI开源数据集进行肺癌检测项目的完整流程，包括数据预处理、训练分割模型和分类模型三个主要步骤。首先，下载包含患者DICOM文件的数据集；其次，克隆预处理代码并配置Pylidc库以生成肺部遮罩图像；最后，通过脚本准备数据集并创建元数据文件。文章还提供了相关GitHub资源链接，帮助读者更好地理解和实现项目。
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