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Stride Independent Patching

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  1. TOOL · CL_289757 ·

    新的深度学习打补丁方法平衡了性能和训练时间

    一篇新论文介绍了一种用于深度学习图像块定位的半自动方法——Stride Independent Patching (SSP)。与依赖步长的自动方法不同，SSP 依赖用户输入来定义图像块的位置。使用 SSP、重叠 (Overlap) 和非重叠 (Noverlap) 打补丁方法训练的 DeepLabV3+ 模型进行的实验表明，SSP 实现了更高的分割分数并减少了训练时间。虽然 Noverlap 产生了更高的召回率，但 SSP 在性能和效率…