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基于张量的图像分割
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<p>我试图看到使用TensorFlow识别图像数据中特征的可行性。我有50x50px灰度图像的细胞核,我想分割-期望的输出将是0或1为每个像素。0为背景,1为核心。</p> <p>示例输入:<a href="http://i.stack.imgur.com/OvoWa.jpg" rel="nofollow">raw input data</a></p> <p>示例标签(标签/实际答案是什么):<a href="http://i.stack.imgur.com/CR2aL.jpg" rel="nofollow">output data (label)</a></p> <p>甚至可以使用TensorFlow在我的数据集上执行这种类型的机器学习吗?我可能会有成千上万的图像用于训练集。</p> <p>很多例子都有一个对应于一个类别的标签,例如手写数字数据集的10个数字数组[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],但是我没有看到很多例子会输出一个更大的数组。我假设标签是50x50数组?</p> <p>另外,对于这次分析的CPU处理时间有什么想法吗?</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>尝试对模型使用卷积滤波器。卷积层和下采样层的叠加。输入应为标准化像素图像,输出应为遮罩。最后一层应该是softmaxWithLoss。哦。</p>
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