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ORSDragonfly软件界面友好、便于操作，向用户提供包括人工智能在内的富厚的图像支解工具、先进的三维图像渲染、及强盛的Python扩展等富厚功效，实现了高效率、高精度的剖析效果输出。Dragonfly支持中英文操作界面，同时中文团队提供了优良的手艺支持和富厚的中文教学资源。
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ORS Dragonfly软件界面友好、便于操作，向用户提供包括人工智能在内的富厚的图像支解工具、先进的三维图像渲染、及强盛的Python扩展等富厚功效，实现了高效率、高精度的剖析效果输出。Dragonfly 支持中英文操作界面，同时中文团队提供了优良的手艺支持和富厚的中文教学资源。
1 基本功效
1.1数据导入
ORS Dragonfly软件实现了种种名堂的图片和图片序列、以及RAW/ TXM /AM /VGI /STL等名堂数据体文件的便捷导入功效。导入之后可以连忙举行多视角多标准的视察与丈量。
1.2图像处置惩罚
Dragonfly的图像处置惩罚工具可供用户减轻种种图像伪影并恢复图像清晰度，将主要的图像信息显示出来。不但预装的数十个图像滤镜可以快速应用到三维图像上，同时机械学习�？樘峁┝嗽椒⒅悄苡胧迪痔囟康牡慕翟牒统致实挠τ�，进一步提升图像质量。
1.3图像渲染
Dragonfly提供无邪而高清晰的实影渲染(cinematic rendering)体绘制引擎，用户可快速爆发几近实物图片的三维效果图。在这里，深度感知与高度衍变的色彩感知相团结，而对图像的色彩、透明度、阴影等这类重大操作却能通过简朴的控制来实现，意味着用户可随时发明令人惊艳的渲染效果。
1.4图像支解
Dragonfly中的多种图像支解和显示要领允许用户识别和标记感兴趣的区域，并对统计属性举行剖析。知足客户对目的图像的定量形貌需求，实现表征目的的图像的输出� ；诨叶戎德芮樾蔚墓虐邈兄狄熘懔瞬糠滞枷裰Ы獾囊�，基于机械学习（尤其是深度学习）的人工智能要领可以实现古板要领难以实现的图像支解。用户无须相识人工智能的底层代码更无需编程履历，即可快速在Dragonfly软件内完成人工智能模子设计、模子训练、模子应用一整套的事情流程，使用人工智能模子对重大图像举行自动支解。
Buss, Daniel J., Natalie Reznikov, and Marc D. McKee. "Crossfibrillar mineral tessellation in normal and Hyp mouse bone as revealed by 3D FIB-SEM microscopy." Journal of Structural Biology 212.2 (2020): 107603.
1.5图像剖析
Dragonfly针对图像孔隙、纤维、颗粒、壁厚等结构的剖析，提供了快速盘算、统计丈量和交互式表征图像特征等功效�？晌扌吧柚玫淖派苹屯怀鱿允镜慕换ナ郊觳榭梢允贾找杂幸庖宓姆椒ń炕饰鲂Ч傩锌墒踊故�。
Binkley, Dakota M., et al. "Human bone mesoscale 3D structure revisited by plasma focused ion beam serial sectioning." bioRxiv (2020).
1.6 人工智能
Dragonfly软件集成了包括古板机械学习（例如随机森林要领）和神经网络（即深度学习）在内的人工智能引擎，让通俗用户可以轻松定制人工智能模子，以有用完成高难度的图像支解使命，亦可用以提升图像质量和图像区分等使命。
深度学习�？榭梢匀糜没Ыㄉ琛⒈嗉⒀盗贰⒂τ镁砘窬纾–NN）模子。通常是基于预装的神经网络架构建设新模子，然后通过对少量手工标记的图像举行学习和训练，训练后模子可以重复应用到大宗的同类图像上，迅速获得需要的效果。训练好的深度学习模子亦可快速用于自动化流程设计中。
Dragonfly的深度学习�？槭迪至硕喔龉娼蚁氨恢な涤杏玫纳疃妊澳Ｗ蛹芄�，包括以下这些典范架构：
l UNet
l 3D UNet
l UNet++
l UNet SR
l Attention UNet
l WDSR
l EDSR
l Sensor3D
l PSPNet
l Noise2Noise
l Noise2Noise_SRResNet
l LinkNet
l FC-DenseNet
l DeepLabV3+
l BiSeNet
l Noise2Void
l YOLOv3
上图案例：深度学习模子自动提取和区分微孔与裂隙
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