2017.08.11回顾

1、一系列的引擎规则改动,但是有些改动我是很被动的,但是我觉得应该更进一步有主人公意识,不能只是个搬砖的,对于不合理的改动拒不执行,本来这个产品就是自己负责,荣辱共存。在修改过程中并无什么技术难点,但是对整个流程有了一些新的想法,需要以后探讨

2、我确认了sklearn的RandonForest用的基分类器是CART,后来我发现sklearn只实现了CART树,但是做了一些优化

3、继续抓了几个数据集,果然IV正常连0.2都超不过,我还发现了一点:按期信用贷款,越到后面整体IV都开始变小,所以一个贷款产品我觉得不应该设计得过长,后面和老板讨论

4、上午杂事多,没能专注,补了昨天的日志,然后在网上看了下舆情,知己知彼,也和同事聊了下

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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