文件名称:
使用具有多任务学习功能的深度神经网络进行细胞跟踪
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-07
详细说明:细胞跟踪在生物医学和计算机视觉领域起着至关重要的作用。 由于细胞通常具有频繁的变形活动并且在显微镜图像中尺寸较小,因此在实践中跟踪非刚性和非重要细胞非常困难。 传统的视觉跟踪方法在跟踪刚性和重要视觉对象方面具有良好的性能,但是,它们不适合用于单元跟踪问题。 在本文中,提出了一种使用卷积神经网络(CNN)以及多任务学习(MTL)技术的新型细胞跟踪方法。 CNN可学习可靠的信元功能,而MTL可提高跟踪的泛化性能。 提出的细胞跟踪方法包括粒子过滤器运动模型,多任务学习观察模型和优化的模型更新策略。 在训练过程中,使用MTL技术将细胞跟踪分为在线跟踪任务和伴随的分类任务。 观察模型是通过构建CNN来学习鲁棒的细胞特征而训练的。 通过在显微镜图像序列的第一帧中分配细胞位置来启动跟踪过程。 然后,将粒子过滤器模型应用于在后续帧中生成一组候选边界框。 训练后的观察模型提供对应于所有候选者的置信概率,并选择具有最高概率的候选者作为最终预测。 最后,提出了一种优化的模型更新策略,以使多任务观察模型能够在整个跟踪过程中实现被跟踪单元的变化。 通过与其他常用方法进行比较,分析了该方法的性能和鲁棒性。 实验结
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台,提供交流渠道,下载内容来自于网络,除下载问题外,其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链,请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源,下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载,请稍后再次尝试;或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎,请到消费记录里找到下载记录反馈给我们,经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问,可以通过点击"提供者"的名字,查看对方的联系方式,联系对方咨询.