“深度学习”的版本间的差异
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直接预测眼球模型参数具备无与伦比的速度优势。 | 直接预测眼球模型参数具备无与伦比的速度优势。 | ||
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损失函数至关重要，包括参数loss和眼球模型参数构建虹膜椭圆dice系数 | 损失函数至关重要，包括参数loss和眼球模型参数构建虹膜椭圆dice系数 | ||
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| + | 静态参数和动态参数分别预测更加合理。 | ||
| + | 静态参数采用LSTM | ||
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2025年8月19日 (二) 03:30的版本
- 深度学习混合模型
直接预测眼球模型参数具备无与伦比的速度优势。
损失函数至关重要，包括参数loss和眼球模型参数构建虹膜椭圆dice系数
静态参数和动态参数分别预测更加合理。 静态参数采用LSTM 动态参数采用CNN
模型参数迁移
yolo8 可以自定义损失函数：
DFL 损失函数 CIoU 损失函数： 应该修改CIoU，计算椭圆的IoU
