Изменения

Во многих биологических экспериментах необходимо уметь детектировать клетки, за которыми ведется наблюдение, понимать сколько их, как они расположены относительно друг друга. Для решения этих задач в компьютерном зрении используется несколько разных подходов. Одни используют сверточные сети, чтобы предсказывать карту плотности, другие основаны на построении деревьев максимально устойчивых экстремальных областей. Вне зависимости от реализации, методы детекции клеток направлены на оценку количетсва клеток и учитывают перекрывания, неравномерность распредления клеток и другие факторы, специфичные для микроскопических изображений.

[[Файл:FCRN-A_and_FCRN_B.png|450px|thumb|right|Архитекутры сетей FCRN-A и FCRN-B для построения карт плотности]]

Такой подход позволяет проводить непрерывное обучение с изображениями произвольных размеров, что важно в том числе для покадровой съемке и изучением длительных процесоов. Он также обеспечивает интуитивное понимание представлений функций из FCRN, визуализируя, в какой степени информация была закодирована на разных уровнях.