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為什么在顯微鏡圖像分析中使用機器學習（ML）
點擊次數：662 更新時間：2023-09-01
模型可以檢測復雜的對象，因為它包含超出常見測量的特征
我可以通過ML在圖像分析中實現什么？
如何創建有效的ML驅動像素分類器？
提供對象的多樣性示例-小而大，明亮和暗淡，圓形和奇形怪狀的對象-您捕捉的變化越多，算法就越能理解您的對象
預覽，預覽，預覽-很難預測您的示例將如何改變模型，因此經常預覽以確保培訓朝著正確的方向進行
保存您的像素訓練文件-這將使您能夠在項目/成像設置發生變化時調整模型
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