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磁控胶囊胃镜机器人的投资机会

来源:石汽

进入到今天分享的第二个部分——目标检测。我们主要讲一下相关流程和经验。

在进行目标检测之前,需要做好目标检测训练数据准备 。从医院、医疗机构、医生以及数据源中,我们会积累、整理以及清洗很多数据。其中,清洗是一个非常复杂和庞大的一个环节。而数据准备的重点,主要是标注。

【关于目标检测训练数据准备(标注)和标注系统的更多讲解,请回看视频 00:29:40 处,/httpwww.mooc.ai/open/course/559?=aitechtalkwubo】

下图展示了用第三方工具 LabelImg 来标注足球场的视频:

医学图像领域还涉及到复杂的审核、内部影像管理,单纯的开源工具无法满足这些任务的需求,需要自研和自建一些工具。

在图像 AI 领域,标注极耗成本和时间,所以 AI 反过来辅助标注也是有价值的做法。

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【关于 AI 的辅助标注的更多讲解,请回看视频 00:35:15 处,/httpwww.mooc.ai/open/course/559?=aitechtalkwubo】

【关于 Detectron 框架的更多讲解,请回看视频 00:37:15 处,/httpwww.mooc.ai/open/course/559?=aitechtalkwubo】

实验过程中,我们也对照 Detectron 尝试了其他一些非集成的算法,也发现了 Detectron 本身存在的一些问题,比如医学图像领域有时需要将分割和目标检测穿插使用,而 Detectron 框架无法实现二者的穿插使用。针对医学图像领域以及 Detectron 自身存在的一些问题,我们内部优化出一个框架——eWingDET 框架。它的特点和优势包括:

第一,支持 bbox 和 mask 两种识别目标的任意切换,支持 backbone 网络的自由更换,支持多种类的图像增强方式,支持 2D、3D 图像的目标检测。

第二,以 tensorflow 为内核,以 Faster-RCNN/Mask-RCNN 为核心,可进行 python 端多 GPU 训练,兼容 Horvod 分布式框架。

第三,训练好的模型可以直接在前端使用 C++在 CPU 上进行 inference,产出结果。

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