舌诊图像分析答辩总结
今天答辩结束了,准备了这么久,总体表现还可以。还是有一部分表述不是太准确,有些部分没展现出来。我们都是站在前人的肩膀上眺望远方,尽力、有收获就可以了。从最初的参考各个文献想使用Mask-RCNN同时对图像中物体进行检测和分割,由于电脑配置不行,放弃了这条,到最后有了清晰思路,决定选用相对较新的ResNeXt,Yolov5,其实最初也是对前人思路的模仿。对食管癌、非食管癌的分类,最初设想是保留患者就诊、饮食习性信息和舌色、苔色、舌形这些的联系,进行多模态研究,由于实现难度较大,结合自己时间,就对其进行了简单的分类,效果并不好,其实舌体图像只是一部分表征,单一而为不可行。
后期进度不太赶时,又回顾补了补一些基础知识。当然自己的知识还有很多不足,如何对参数进行更好的设置,训练世代的选择。目标检测中训练时对主干网络选择冻结训练多少合适等等。
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