机器学习用于超声图像性能评估
- 合作方式：
- 项目制 全国远程
- 预估日薪：
- 500
- 预估总价：
- 8000元
- 预估工时：
- 16天
- 所在区域：
- 全国远程
需求描述
一、需求描述
1. 参照开源模型https://github.com/fqjin/swei-net以及https://github.com/search?q=ultrasound+elastography等，参照相关文献，输入弹性超声动图，通过机器学习，分割目标并对测量目标的弹性。
2. 采用Resnet或Unet，参照成熟模型，对普通B型超声图像进行识别和分割。
在开源模型基础上，根据不同场景，做部分调优。
二、人才要求
熟悉机器视觉、深度学习、迁移学习等知识领域，掌握多种深度学习模型，合作性好。
三、参考产品
https://github.com/fqjin/swei-net，https://github.com/search?q=ultrasound+elastography，Resnet/unet等模型。
四、合作方式
项目制合作
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