网络流

网络流是一类关于有向图中流量的问题

最重要的性质是流守恒,也就是入流等于出流

 

主要的问题有三类

一是求最大流

  比较简单的是dinic,用fhq的maincode只有21行

  思想是每步bfs分层,然后dfs压流,直到无路可走为止

  实现细节要压流时注意流量守恒

  还有反向边

 

  这类问题的扩展是带上下界的网络流

基础是无源汇的可行流

方法是附加源汇,计算流入下界的和与流出下界的和B[u],按照正负与s ,t连边

 

接下来是有源汇的最大流

方法是二分参数a,连<t,s>=a判断答案就是上面的方法

最小流也是这样

 

二是最小割

  它是最大流的对偶问题

  最小割=最大流

 

  核心思想:将点权转化成边权

         不想选的边设为正无穷

 

这个模型非常巧妙

有很多应用

1.      最大权闭合子图

它的核心是依赖关系

建图:按点权连边

原边设为正无穷

 

 

可以证明C[s,t]=和w(v2+)+和w(v1-)

W=omega(w(V+))-C[S,T]

 

2.      二分图的最小点权覆盖集和最大点权独立集

覆盖集

核心条件:对于<u,v>∈E 必有 u∈V or v∈V

建图:X的点连s,Y的点连t

原边正无穷

求最小割

 

 

独立集

对于<u,v>∈E 必有 ~(u∈V and v∈V)

覆盖集的对偶问题

覆盖集的补集

 

 

这类问题的关键在于转换成二分图

 

3.      分数规划

Y=a(x)/b(x)求y的最大值

 

转换成h(Y)=a(x)-Yb(x)

 方法是二分Y

可证明只有当h(Y)=0时是最优解 

按照这种形式

H(Y)>0 时 Y<Y*

H(Y)<0 时 Y>Y*

 

对于最小割的问题是01动规

H(Y)=x*W

用W建图

用最小割判定

 

4.      最大密度子图

问题是求密度最大的子图

g=|E|/|V|

 

用分数规划推导

二分g

 

建图:

C(u,v)=1 C(s,v)=U C(v,t)=U+2g-dv

U是一个足够大的值保证点权非负 令U=m

Dv是点的度数

H(g)=(U*n-C[S,T])/2

 

推广到带边权图

C(u,v)=w(e)C(s,v)=U C(v,t)=U+2g-dv

U=和w(e)

 

推广到点权边权都有

C(u,v)=w(e)C(s,v)=U C(v,t)=U+2g-dv-2*p(v)

U=和w(e)+2*和(p(v))

 

数据集介绍:神经元细胞核检测数据集 一、基础信息 数据集名称:神经元细胞核检测数据集 图片数量: - 训练集:16,353张 - 测试集:963张 分类类别: - Neuron(神经元细胞核):中枢神经系统的基本功能单位,检测其形态特征对神经科学研究具有重要意义。 标注格式: - YOLO格式,包含边界框坐标及类别标签,适用于目标检测任务 - 数据来源于显微镜成像,覆盖多种细胞分布形态和成像条件 二、适用场景 神经科学研究: 支持构建神经元定位分析工具,助力脑科学研究和神经系统疾病机理探索 医学影像分析: 适用于开发自动化细胞核检测系统,辅助病理诊断和细胞计数任务 AI辅助诊断工具开发: 可用于训练检测神经元退行性病变的模型,支持阿尔茨海默症等神经疾病的早期筛查 生物教育及研究: 提供标准化的神经元检测数据,适用于高校生物学实验室和科研机构的教学实验 三、数据集优势 大规模训练样本: 包含超1.6万张训练图像,充分覆盖细胞核的多样分布状态,支持模型深度学习 精准定位标注: 所有标注框均严格贴合细胞核边缘,确保目标检测模型的训练精度 任务适配性强: 原生YOLO格式可直接应用于主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等),支持快速模型迭代 生物学特性突出: 专注神经元细胞核的形态特征,包含密集分布、重叠细胞等真实生物场景样本 跨领域应用潜力: 检测结果可延伸应用于细胞计数、病理分析、药物研发等多个生物医学领域
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