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基于深度学习的人脸识别方法研究进展 下载：71 浏览：504

黄怡涓1 左劼1 孙频捷2 《计算机研究与应用》 2020年2期

摘要:
基于深度学习的人脸识别方法主要分为两个方向:多分类和度量学习。多分类的方法在标记的已知类别上训练,在未知类别上测试。测试集上的识别性能严重受限于训练集上模型的表达能力,近几年的研究工作主要是基于分类损失函数的改进,动机在于让模型在闭集上学习的特征具有更高的辨别性。度量学习的动机在于学习新的表征使得类间距离大于类内距离,训练阶段不需要知道目标的具体类别,只需要标记类别差异。近几年对于度量学习方向的研究工作主要集中在损失函数的改进,调整不同的策略减小类内距离方差,同时增大类间距离方差,学习到的度量可以直接作为特征比对阶段的相似度。对这两个方向的研究工作进行归纳和总结,并对其他可能的方向做一些展望,为基于深度学习的人脸识别方法的进一步研究提供一些参考。

增强CT诊断腹部肿瘤腹腔转移的临床价值 下载：281 浏览：2659

黄怡 《诊断医学》 2023年6期

摘要:
目的 分析增强CT诊断腹部肿瘤腹腔转移的临床价值。方法 选取我院2017年1月至2019年10月期间收治的60例腹部肿瘤腹腔转移患者，分别行增强CT、常规CT扫描，均以手术病理作为金标准，比较两种检查技术诊断结果。结果 增强CT对腹部肿瘤腹腔转移部位的检出率95.0%高于常规CT的70.0%，差异有统计学意义（P<0.05）。增强CT对最小种植灶面积、宽度及长度均低于常规CT（P<0.05）。结论 对腹部肿瘤腹腔转移患者行增强CT诊断，可发现微小种植病灶，诊断准确性高，临床价值明确，值得推广。
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