免费的显微学深度学习标注数据？搭车客指南
图像与视频处理
2020-11-10 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在显微学中，获取和标注大型数据集的时间负担和成本（许多深度学习模型将其作为前提）通常使这些方法显得不切实际。这一对标注数据的要求能否被放宽？是否有可能借鉴从其他应用领域数据集中收集的知识并将其用于显微学？在此，我们旨在概述近期涌现的、成功用于生物显微学中基于学习的方法训练的方法。
引用
@article{arxiv.2010.03988,
title = {Free annotated data for deep learning in microscopy? A hitchhiker's guide},
author = {Adrian Shajkofci and Michael Liebling},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.03988},
year = {2020}
}
备注
Accepted in Photoniques 104