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公开(公告)号：CN117635629A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311120571.4
申请日：2023-08-31
Applicant: 卡尔蔡司显微镜有限责任公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/187 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及利用部分注释图像训练实例分割算法，涉及一种用于训练机器学习模型的方法，该机器学习模型用于图像、特别是显微镜图像中的对象的实例分割。第一工作步骤是读取具有第一注释范围的部分注释图像，其中，在部分注释图像的第一注释范围中将对象的区域与对象类相关联，并且将没有对象的区域与背景类相关联。在下一步骤中，通过机器学习模型执行对图像、尤其整个图像的标注，其中，由机器学习模型预测的对象区域与对象类相关联。此后，通过将与第一注释范围相关的注释与相应的标签进行比较来计算机器学习模型的损失函数的值。在最后的步骤中，以尽可能最小化损失函数的方式来适配机器学习模型。
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