机器学习用于超声图像性能评估

合作方式 项目制
预估日薪 500
预估总价 8000元
预估工时 16天
发布位置 远程
可参与范围 全国远程
职位ID 151269
发布方 z
z
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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

发布方信用行为

发布项目 30
订单总数 7
退款单数 2

完善简历

工程师完善技术能力和项目经验,更易接到订单

完善人才简历

发布任务

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