形态无关细胞实例分割的少样本适应
本文介绍了一种解决多模态显微图像细胞分割问题的方法,通过开发基于细胞的低级图像特征的自动分类流程和训练分类模型,再针对每个类别训练单独的分割模型,达到了高效且准确的细胞分割。该方法在 NeurIPS 2022 Cell Segmentation Challenge 中取得了优异的 F1 得分 0.8795,并在时间容限范围内运行。
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
本文介绍了一种解决多模态显微图像细胞分割问题的方法,通过开发基于细胞的低级图像特征的自动分类流程和训练分类模型,再针对每个类别训练单独的分割模型,达到了高效且准确的细胞分割。该方法在 NeurIPS 2022 Cell Segmentation Challenge 中取得了优异的 F1 得分 0.8795,并在时间容限范围内运行。