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南京中央商场内一女子坠楼身亡 警方:系癌症患者

来源:航空

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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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第四,自定制对模型性能的评价函数,加入了 FPN,提升了对小目标检测的性能,如 CT 中钙化病灶目标的检测。

【关于 Detectron 框架的一些问题以及 eWingDET 框架的特点、流程、训练、推断的更多讲解,请回看视频 00:39:50 处,/httpwww.mooc.ai/open/course/559?=aitechtalkwubo】

医学图像的算法也好,模型也罢,怎样将其变成一个比较完备的系统,落地到医院的系统部署方式,往往更具有现实意义。

【关于系统部署方式的更多讲解,请回看视频 00:50:30 处,/httpwww.mooc.ai/open/course/559?=aitechtalkwubo】

我们的医学图像 AI 也会落地到医院,进行合作,对外赋能。比如通过医学图像 AI as a Service(AIaaS) 平台集成多类医学图像分析功能,经审核合资格的机构用户与专业用户,可以进入到该平台,使用模型体验、API 调用等服务。平台根据模型体验和 API 调用的次数,进行额度扣除。而用户也可因为帮助改善模型和提供算力,获得额度奖赏。

关于皮肤图像分析的案例,我会讲到银屑病 AI、面部皮肤病 AI 以及面部皮肤 AI 副产品,即皱纹斑点等目标检测处理这三个案例。

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