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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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