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為什么在顯微鏡圖像分析中使用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）
模型可以檢測(cè)復(fù)雜的對(duì)象，因?yàn)樗龀Ｒ姕y(cè)量的特征
我可以通過ML在圖像分析中實(shí)現(xiàn)什么？
如何創(chuàng)建有效的ML驅(qū)動(dòng)像素分類器？
提供對(duì)象的多樣性示例-小而大，明亮和暗淡，圓形和奇形怪狀的對(duì)象-您捕捉的變化越多，算法就越能理解您的對(duì)象
預(yù)覽，預(yù)覽，預(yù)覽-很難預(yù)測(cè)您的示例將如何改變模型，因此經(jīng)常預(yù)覽以確保培訓(xùn)朝著正確的方向進(jìn)行
保存您的像素訓(xùn)練文件-這將使您能夠在項(xiàng)目/成像設(shè)置發(fā)生變化時(shí)調(diào)整模型