Apr, 2024
基于物理的微观图像分析与奖励驱动
Physics-based reward driven image analysis in microscopy
Kamyar Barakati, Hui Yuan, Amit Goyal, Sergei V. Kalinin
TL;DR基于奖励函数和贝叶斯优化的方法用于动态优化图像分析工作流程,并与经典的深度卷积神经网络(DCNN)分割进行对比,结果表明在附加噪声的情况下,经过优化的拉普拉斯 - 高斯(LoG*)方法与 DCNN 具有可比性,提供实时优化复杂分析工作流程的更高速度和较低计算成本,确保获得精确而符合人工定义目标的结果。