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为了提高青光眼检测的准确率,降低青光眼的危害,本文提出一种基于多任务学习的青光眼智能诊断方法,将U-Net网络和VGG16网络结合,U-Net网络和VGG16网络共用U-Net网络的编码器部分,通过U-Net网络得到杯盘比(cup-to-discratio,CDR),并且将CDR作为眼底图像的特征之一输入VGG16网络,实现眼底图像的青光眼分类。实验使用REFUGE挑战数据集进行验证,网络模型在训练后得到的工作特性曲线下面积为0.978 8,且视盘和视杯的分割准确率分别达到0.874 5和0.962 4,对比其他使用相同数据集的方法,本方法具有更高的青光眼分类准确率。 相似文献
122.
基于RVM的可重用测试方法及应用 总被引:7,自引:0,他引:7
介绍了如何运用Synopsys提供的层次化验证方法来快速搭建高质量验证平台,通过将验证模块部分或全部重用到系统级芯片(SoC)验证平台中,大大减少了验证平台的搭建时间,提高了验证环境的执行效率;最后,以一个异步串行通信接口模块UART为例,描述了如何快速搭建一个系统级验证平台。 相似文献
123.
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125.
126.
128.
圆柱形电容器中充铯蒸气,测量不同温度下电容量的变化,这变化与铯原子数度成正比。本实验得出铯原子永久电偶极矩edCs>2.4e×10-8cm。 相似文献
129.
130.