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DeepSTORM3D:在Pytorch中实现DeepSTORM3D
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2021-05-22
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DeepSTORM3D 该代码与以下文章一起提供: 内容 概述 此代码在密集的3D定位显微镜中实现了CNN的两种不同应用: 学习给定固定PSF(此存储库中为 )的3D本地化CNN。 通过端到端优化学习用于高密度定位的优化PSF。 由于代码本身会生成训练和测试集,因此无需下载任何数据集。 演示1演示了如何基于检索的相位掩码训练定位模型,演示4演示了如何使用该方法来学习优化的相位掩码。 其余演示将根据模拟和实验数据评估预训练的模型。 系统要求 该软件已在具有Ubuntu 18.0版的Linux系统和具有Windows 10 Home的Windows系统上进行了测试。 培训和评估在配备32 GB内存,Intel Core i7-8700、3.20 GHz CPU和配备12 GB视频内存的NVidia GeForce Titan Xp GPU的标准工作站上进行。 安装说明 将此存储
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DeepSTORM3D:在Pytorch中实现DeepSTORM3D (150个子文件)
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masklearninganimation.gif 23.09MB
locsoverlay.gif 13.14MB
LICENSE 1KB
mask_tetrapod.mat 167KB
mask_learned.mat 102KB
mask_tetrapod_printed.mat 50KB
README.md 8KB
demo1_documentation.pdf 1.11MB
setup_params.pickle 15.35MB
setup_params.pickle 15.35MB
setup_params.pickle 5.88MB
learning_results.pickle 3KB
learning_results.pickle 2KB
learning_results.pickle 2KB
weights_best_jaccard.pkl 2.36MB
weights_best_loss.pkl 2.36MB
weights_best_jaccard.pkl 1.68MB
weights_best_loss.pkl 1.68MB
weights_best_jaccard.pkl 1.68MB
weights_best_loss.pkl 1.68MB
physics_utils.py 26KB
Testing_Localization_Model.py 17KB
PSF_Learning.py 14KB
Training_Localization_Model.py 13KB
data_utils.py 12KB
GenerateTrainingExamples.py 11KB
parameter_setting_demo1.py 10KB
parameter_setting_demo2.py 10KB
parameter_setting_demo3.py 10KB
parameter_setting_demo5.py 10KB
parameter_setting_demo4.py 10KB
vis_utils.py 6KB
cnn_utils.py 5KB
postprocess_utils.py 5KB
loss_utils.py 4KB
helper_utils.py 3KB
assessment_utils.py 2KB
demo5.py 1KB
demo2.py 1KB
demo3.py 1KB
demo1.py 1KB
demo4.py 970B
checkpoint.pth.tar 7.05MB
checkpoint.pth.tar 5.02MB
checkpoint.pth.tar 5.02MB
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25.tif 319KB
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36.tif 319KB
19.tif 319KB
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14.tif 319KB
16.tif 319KB
33.tif 319KB
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40.tif 319KB
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