47、弱监督与低秩分解：图像分割与网络压缩的创新方案

弱监督与低秩分解：图像分割与网络压缩的创新方案

在当今的计算机视觉领域，图像分割和网络压缩是两个备受关注的重要课题。弱监督细胞核分割方法为医学图像分析提供了新的思路，而低秩分解方法则有助于解决深度卷积神经网络参数过多的问题。下面将详细介绍这两种方法的原理、实现细节和实验结果。

弱监督细胞核分割

弱监督细胞核分割方法仅使用点标注来实现宫颈细胞核的分割。这种方法通过从点标签生成Voronoi距离图，并利用不同特征级别的边缘残差来优化训练模型。

• 实现细节

  • 数据增强 ：由于数据集规模较小，采用了多种数据增强技术，如翻转、旋转、缩放、随机裁剪和仿射变换。
  • 网络初始化 ：使用预训练的模型参数初始化网络。
  • 优化器 ：采用Adam优化器更新权重。
  • 训练过程 ：在弱监督网络中，模型训练300个epoch，其中FCN训练200个epoch，ERN训练100个epoch，学习率为1e - 4。在全监督模型训练中，基线模型也训练200个epoch，学习率同样为1e - 4。

• 结果与比较

  • 评估指标 ：使用IoU、F1、Dice和AJI四个评估指标来衡量模型性能。