changed-mask_rcnn
2018年数据科学碗：“斑点核。速度治愈”。
该存储库包含我对解决方案的脚本。 竞赛的目的是创建一种算法，以自动从生物医学图像中进行核检测。
砝码现在可以。
型号概述
在本次比赛中，我修改了深层神经网络实现，以用于对象实例分割。 我调整了现有的模型配置，以检测大小和模态不同的图像中的小核。 为了确保模型不会过拟合，我使用了并严重依赖图像增强。 此外，基于从火车图像生成的马赛克。 为了提高模型的通用性，我基于提供的5种图像模态将stage1_train数据集（使用分层） stage1_train为训练集和验证集。 使用Resnet101作为主干编码器并使用Adam作为优化器训练模型后，我通过测试时间增加和对掩模进行后处理来提高预测精度。
训练方法
前处理
我注意到所提供的口罩存在一些问题。 因此，在线程中使用了提供的注释和掩码。
从图像中删除了Alpha通道。
口罩中的填充Kong
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资源详情
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