【摘 要】
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目的:提出一种基于Mask Scoring R-CNN和迁移学习的舌象特征识别方法。方法:首先使用CNN提取特征,使用ResNet-101和特征金字塔网络(FPN)的主干网络,可以从低层次和高层次的网络中提取特征,根据不同比例绘制金字塔特征的级别。接着使用区域生成网络将从主干网络中提取的特征生成候选感兴趣区域(ROI)。最后为每个ROI检测并分割齿痕。结果:在232例样本的测试集上进行测试,F1分
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(61906121)。
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目的:提出一种基于Mask Scoring R-CNN和迁移学习的舌象特征识别方法。方法:首先使用CNN提取特征,使用ResNet-101和特征金字塔网络(FPN)的主干网络,可以从低层次和高层次的网络中提取特征,根据不同比例绘制金字塔特征的级别。接着使用区域生成网络将从主干网络中提取的特征生成候选感兴趣区域(ROI)。最后为每个ROI检测并分割齿痕。结果:在232例样本的测试集上进行测试,F1分数为0.95,准确率为0.93,精确率为0.99,召回率为0.914。结论:该方法能够在小样本舌象数据集
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