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颜色分类leetcode-hover_net:H&E组织学图像中的同时核实例分割和分类
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2021-07-06
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颜色分类leetcode HoVer-Net:多组织组织学图像中细胞核的同时分割和分类 在单个网络内执行核实例分割和分类的多分支网络。 该网络利用核像素与其质心的水平和垂直距离来分离聚集的细胞。 专用的上采样分支用于对每个分段实例的核类型进行分类。 到医学图像分析论文。 这是 HoVer-Net 的官方 PyTorch 实现。 对于此代码的原始 TensorFlow 版本,请参阅 。 该存储库可用于训练 HoVer-Net 和处理图像图块或整个幻灯片图像。 作为此存储库的一部分,我们提供在以下数据集上训练的模型权重: 可以在下面的推理描述中找到检查点的链接。 设置环境 conda env create -f environment.yml conda activate hovernet pip install torch==1.6.0 torchvision==0.7.0 上面,我们安装了带有 CUDA 10.2 的 PyTorch 1.6 版。 存储库结构 以下是存储库中的主要目录: dataloader/ :数据加载器和扩充管道 docs/ :repo 中使用的数字/GIF met
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hover_net-master.zip (58个子文件)
hover_net-master
.gitignore 102B
run_train.py 11KB
convert_format.py 3KB
requirements.txt 263B
__init__.py 0B
models
__init__.py 0B
hovernet
opt.py 6KB
__init__.py 0B
net_desc.py 5KB
targets.py 5KB
utils.py 5KB
run_desc.py 12KB
post_proc.py 7KB
net_utils.py 10KB
LICENSE 1KB
compute_stats.py 9KB
CHANGELOG.md 1KB
examples
.ipynb_checkpoints
usage-checkpoint.ipynb 3.93MB
usage.ipynb 3.93MB
convert_chkpt_tf2pytorch.py 995B
diagram.png 324KB
README.md 14KB
run_wsi.sh 405B
seg.gif 21.56MB
config.py 3KB
extract_patches.py 3KB
dataloader
__init__.py 0B
augs.py 4KB
infer_loader.py 4KB
train_loader.py 7KB
type_info.json 242B
environment.yml 185B
run_tile.sh 382B
.vscode
launch.json 2KB
dataset.py 3KB
run_utils
__init__.py 0B
engine.py 7KB
utils.py 7KB
callbacks
__init__.py 0B
base.py 7KB
serialize.py 6KB
logging.py 6KB
misc
wsi_handler.py 7KB
patch_extractor.py 5KB
__init__.py 0B
utils.py 5KB
viz_utils.py 6KB
infer
__init__.py 0B
tile.py 15KB
base.py 3KB
wsi.py 30KB
docs
diagram.png 324KB
seg.gif 21.56MB
variables_tf2pytorch.csv 48KB
run_infer.py 7KB
metrics
__init__.py 0B
README.md 2KB
stats_utils.py 16KB
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