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针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度. 相似文献
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多叶光栅适形放射治疗系统图像图形处理软件研究与开发 总被引：6，自引：1，他引：5
论述了多叶光栅适形放射治疗系统图形图像处理子系统的组织结构和程序流程,提出并建立了系统数据结构;该数据结构能较好地描述系统数据的层次关系和表达重建的几何模型,针对输入的CT或MRI图像,提出了自动分割与手工勾画轮廓的方法,可对分割出的组织重建其三维几何模型,并对模型表面网络进行简化处理,实现治疗射束的设置及多叶光栅轮廓的计算。 相似文献
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针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度. 相似文献
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