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深度学习彻底改变了医学图像分析。通过识别医学图像中的复杂模式，它帮助我们解读有关生物系统的关键见解。因此，如果您希望利用深度学习进行医学诊断，那么本文可以成为在医学数据集上微调 YOLOv9 实例分割的 良好起点。 实例分割 模型并非简单地将区域归类为属于特定细胞类型，而是精确定位和描绘单个细胞实例的确切边界。首先，我们将讨论使用 Ultralytics 在自定义医疗数据集上微调最新的 YOLOv9 分割模型，然后将其与更精细的 YOLOv8-seg 模型进行比较。 要快速浏览实验结果， 请点击此处 。 要访问本文中的代码并尝试自己进行微调，只需单击“下载代码”按钮。 什么是实例分割？ YOLO 大师帖 – 每种模型的解释 为什么选择 YOLOv9 实例分割？ 了解 YOLOv9 实例分割的数据集 代码演练 YOLOv9 实例分割实用函数 数据集准备 YOLOv9 实例分割模型
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