maskrcnn_nuclei:使用Mask R-CNN从显微图像中进行核实例分割-源码

maskrcnn_nuclei 该存储库包含使用Mask R-CNN进行核实例分割的完整教程，包括图像预处理，具有训练增强功能的Mask R-CNN，测试阶段集成和后处理。 Mask R-CNN模型的代码改编自。 data/示例数据来自和。 要求 TensorFlow 1.4.0 凯拉斯2.1.3 NumPy 科学 OpenCV scikit图像 scikit学习 大熊猫 怎么跑 步骤1： 将您的训练和测试图像放在数据/训练和数据/测试下。 第2步： （如果不需要马赛克，请跳过） 一些小的训练图像（例如，在）可能来自同一幅大图像。 运行nuclei_mosaic.py以恢复原始图像-这对于数据扩充和图像边界上的对象分割非常有用。 python nuclei_mosaic.py --TRAIN_DIR data/train --MOSAIC_TRAIN_DIR data