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為什么在顯微鏡圖像分析中使用機器學(xué)習(xí)(ML)
模型可以檢測復(fù)雜的對象,,因為它包含超出常見測量的特征

我可以通過ML在圖像分析中實現(xiàn)什么,?


如何創(chuàng)建有效的ML驅(qū)動像素分類器,?
提供對象的多樣性示例-小而大,,明亮和暗淡,圓形和奇形怪狀的對象-您捕捉的變化越多,,算法就越能理解您的對象
預(yù)覽,,預(yù)覽,預(yù)覽-很難預(yù)測您的示例將如何改變模型,,因此經(jīng)常預(yù)覽以確保培訓(xùn)朝著正確的方向進行
保存您的像素訓(xùn)練文件-這將使您能夠在項目/成像設(shè)置發(fā)生變化時調(diào)整模型