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PREDICTING CORRECTNESS OF ALGORITHMIC SEGMENTATION

机译:预测算法分割的正确性

摘要

A prediction model is provided which is capable of predicting a correctness of a segmentation by a segmentation algorithm. The prediction model may be trained using a machine learning technique, and after training used to predict the correctness of a segmentation of a boundary in respective image portions of an image by the segmentation algorithm. The predicted correctness may then be visualized, for example as an overlay of the segmentation.
机译:提供了一种预测模型,其能够通过分割算法预测分割的正确性。 可以使用机器学习技术训练预测模型,并且在用于通过分割算法预测图像的各个图像部分中的边界的分割的正确性之后的训练。 然后可以可视化预测的正确性,例如作为分割的覆盖层。

著录项

  • 公开/公告号US2021390707A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-12-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 KONINKLIJKE PHILIPS N.V.;

    申请/专利号US201917287142

  • 发明设计人 ALEXANDRA GROTH;ROLF JURGEN WEESE;

    申请日2019-10-14

  • 分类号G06T7/12;G16H30/40;G06N5/02;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 22:51:27

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