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ResNet101V2
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AI模型在视网膜疾病分类和血管分割方面取得高精度
研究人员开发了一种新颖的双管齐下框架，用于分析视网膜眼底图像，结合了疾病分类和血管分割。该框架对八个ImageNet预训练的CNN进行了微调以进行分类，其中ResNet101的准确率最高，达到94.17%。对于分割，对各种U-Net变体进行了基准测试，其中使用ResNet101V2骨干的Attention U-Net表现出卓越的性能，显著提高了DRIVE数据集上的IoU分数。
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发布用于太阳能电池板故障分类的新数据集和基准
研究人员推出了 SolarFCD，这是一个新推出的、旨在改进太阳能光伏系统故障自动检测的大规模数据集。该数据集结合了 RGB/无人机和热红外图像，共包含 4,435 张图像，涵盖四种缺陷类别：健康、表面遮挡、结构性故障和电气故障。为了建立基准，研究人员训练并评估了十六种分类架构，其中 ResNet101V2 达到了 86.68% 的最高准确率。该数据集、标注和基线代码将公开发布，以促进该领域的进一步研究。