C. ADHESIVE WBC SEGMENTATIONThis se

C. ADHESIVE WBC SEGMENTATIONThis section will introduce different learning rates and controlparameters comparison. The advantages of U-Net allow itto be the basic network for comparison experiments withdifferent weight maps. The effects of data augmentation withdifferent networks are also shown. Finally, the proposedmethod is compared with other segmentation methods.For evaluation metrics, 4 measures were used in the experiment, namely Accuracy (acc), Intersection over Union (IOU)Score, F1 Score, and average F-measure. These metrics aredefined as in (6), (7), (10) and (11):

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

C. การแบ่งส่วน WBC แบบกาวส่วนนี้จะแนะนำอัตราการเรียนรู้ที่แตกต่างกันและการเปรียบเทียบพารามิเตอร์ ควบคุม ข้อดีของ U-Net ช่วยให้เป็นเครือข่ายพื้นฐานสำหรับการทดลองเปรียบเทียบกับแผนที่น้ำหนักที่แตกต่างกัน ผลกระทบของการเพิ่มข้อมูลด้วยเครือข่ายต่างๆ ก็แสดงให้เห็นเช่นกัน สุดท้ายวิธีการที่นำเสนอจะถูกเปรียบเทียบกับวิธีการแบ่งส่วนอื่นๆ สำหรับตัวชี้วัดการประเมิน มีการใช้การวัด 4 แบบในการทดลอง ได้แก่ ความแม่นยำ (acc) คะแนนทางแยกเหนือสหภาพ (IOU) คะแนน F1 และการวัด F เฉลี่ย ตัวชี้วัดเหล่านี้ถูกกำหนดไว้ใน (6), (7), (10) และ (11):

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

C. วาง WBC แบ่ง
ส่วนนี้จะนำเสนออัตราการเรียนรู้และการควบคุมที่แตกต่างกัน
การเปรียบเทียบพารามิเตอร์ ข้อดีของ U-Net ทำให้
เป็นเครือข่ายพื้นฐานของการทดลองเปรียบเทียบ
การทำแผนที่น้ำหนักต่างกัน ผลของการขยายข้อมูล
ยังแสดงให้เห็นเครือข่ายต่างๆ สุดท้ายข้อเสนอแนะ
และมีการเปรียบเทียบกับวิธีการแบ่งส่วนอื่นๆ
สำหรับตัวชี้วัดการประเมิน 4 ตัวชี้วัดที่ใช้ในการทดลอง ได้แก่ ความถูกต้อง (acc) อินเตอร์เซกเตอร์ (IOU)
คะแนน คะแนน F1 และตัวชี้วัดเฉลี่ย F ตัวชี้วัดเหล่านี้คือ
ตามที่กำหนดไว้ใน (6), (7), (10) และ (11):

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

c .การยึดเกาะของเม็ดเลือดขาว
ส่วนนี้จะอธิบายถึงอัตราการเรียนรู้และการควบคุมที่แตกต่างกัน
การเปรียบเทียบพารามิเตอร์. ข้อดีของเครือข่ายยูซอง อนุญาตให้มัน
เป็นเครือข่ายพื้นฐานของการทดลองเปรียบเทียบ
กราฟน้ําหนักที่แตกต่างกัน ผลของการขยายข ้ อมูล
นอกจากนี้ยังแสดงเครือข่ายที่แตกต่างกัน ท้ายที่สุด คําแนะนํา
วิธีการเปรียบเทียบกับวิธีการแบ่งส่วนอื่นๆ
สําหรับเมตริกการประเมินมีการใช้เมตริก4ตัวในการทดลองได้แก่ความถูกต้อง( acc ),การตัดกัน/การรวมกัน( IOU )
คะแนน f1 และค่าเฉลี่ย f. ตัวบ่งชี้เหล่านี้คือ
คําจํากัดความดู(6),(7),( 10 )และ( 11 ) :