方图，找到颗粒和背景之间的最佳分割点，再把这个分割点应用到当前颗粒的边缘检测上。
正面花纹里有数百个镶嵌颗粒，每个颗粒都要重复这套计算流程，运算量比之前翻了将近一个数量级。好在星核芯片的算力足够支撑，两天两夜的连续运算下来，机柜上的指示灯始终稳定地闪烁着蓝绿色的微光。
改完之后他把林教授新标注的几十个颗粒坐标数据灌进算法做了一轮专项训练。训练的过程在屏幕上一行一行地跳动着，每一次迭代的损失函数值都在稳步下降。
等到训练完成之后他跑了一遍完整的测试集，结果出来时他盯着屏幕上的数字看了好一会儿——识别准确率从之前的百分之九十点几跳到了百分之九十七点几。
剩下的百分之二点几的误差主要集中在几个极端案例上，那些案例中镶嵌颗粒的灰度值和周围背景纹理的灰度值过于接近，颗粒边缘在光学显微镜下都显得模糊不清。
他把这几个极端案例的放大图像发给林教授确认，林教授在电话里逐张看了一遍之后说，这几个案例在人工标注时也需要反复对比、换好几个角度才能勉强确认颗粒的边界在哪里，算法的表现实际上已经接近甚至达到了人眼在这种极限条件下的分辨能力。