据外媒报道,为了自动从科学论文中获取重要数据,美国国家标准与技术研究所的计算机科学家开发了一种方法,可以准确检测图像数据中密集、低质量的小几何物体,如三角形。NIST的模型使用神经网络方法来检测模式,也可以用于现代生活的各种应用。
NIST的神经网络模型可以在一组确定的测试图像中捕获97%的目标对象,并在几个人工选择像素内定位对象的中心。NIST计算机科学家Adele Peskin,解释道:“这个项目的目的是恢复期刊文章中丢失的数据。然而,在检测小而密集物体的研究中还有许多其他应用。目前,物体检测技术被用于图像分析、自动驾驶汽车、机器检测等领域,因为这种小而密集的物体特别难以定位和分离。”。“研究人员从20世纪初的期刊文章中获得数据,结果通常只以图形形式呈现,其中一些是手动绘制的,扫描或复制可能会导致图形分辨率较差。研究人员希望提取数据点的位置,以恢复原始数据进行进一步分析。到目前为止,这类数据已经被手动提取研究人员采用了网络架构U-Net,该架构最初由德国研究人员开发用于分析生物医学图像。首先对图像大小进行压缩以减少空间信息,然后添加特征和上下文信息层以获得准确和高分辨率的结果。该网络的最佳性能可以实现97%的目标中心定位准确率,使研究人员能够利用神经网络从更新的期刊论文中恢复数据。尽管NIST的研究人员目前没有进一步研究的计划,但他们认为这种神经网络肯定可以用于解决其他图像分析问题。
日前,网通社从相关渠道获悉,一汽大众奥迪etron将于北京车展正式发布。新车定位于纯电动豪华中大型SUV,前脸多边形大嘴格栅配以两侧开眼角头灯,极具辨识度。
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