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基于水平集方法的图像分割与数据集优化
题目：基于水平集方法的图像分割与
数据集优化
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摘要
当今深度学习网络在图像分割领域展现出了巨大优势，但其依赖大量标记的训练数据。由于标记训练数据的过程繁琐且劳动密集，现有常用图像数据集往往标注粗略，使得模型精度受限。而现今诸多应用领域存在精准分割需求，例如植物染病程度与微生物生长状态的智能评估、自动驾驶、图像编辑智能辅助等，算法分割的精度将直接决定智能辅助应用能否投入使用，因此对大型图像数据集进行优化，进一步提升图像分割
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