队伍需要分析数据观察模式,抽象出问题并通过建立计算机模型识别各种条件下的一系列细胞核。 2. 数据预处理 数据分析 数据集包含部分的分割核图像。由于其获取方式、细胞类型、放大倍数和呈现模式不同(brightfield vs. fluorescence),对算法的抽象概括能力较高。 对于每个图片都有对应的ImageId,训练集包含有原始图片和图...
一个更好的方法是change nuclei masks and make pixels empty on the borders. This also allows to use softmax as the target activation instead of sigmoid. 这可以较好的分离细胞核,但是actually decreases MaP because of high thresholds for IoU. 为解决这个问题,我们train additional networks trained on fu...
2 预测 预测就可以用model.predict(X_test, verbose=1),即可以得到结果。那么得到的结果是(128,128,1)的,那么就是一个图层,也就是说U-Net出来的结果是单标签的,如果是多标签那么可以多套模型,可参考:Kaggle-卫星图像分割与识别。 预测出来的结果为单图层,可以重新回到原尺寸: resize(np.squee...
【(Kaggle)2018 Data Science Bowl夺冠方案分享】《topcoders, 1st place solution | 2018 Data Science Bowl | Kaggle》 http://t.cn/RmuTtYi
KAGGLE DATA SCIENCE BOWL 2018 CHALLENGE 这项挑战的主要任务是在图像中检测原子核。通过自动化核检测,你可以帮助更快的解锁治疗。识别细胞核是大多数分析的起点,因为人体30万亿个细胞中的大多数都包含一个充满DNA的细胞核,而DNA是给每个细胞编程的遗传密码。识别细胞核使研究人员能够识别样本中的每个细胞,并通过测量...
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kaggle-DATA-SCIENCE-BOWL-2018 BOWL-2018_U-Net predict.png BOWL-2018_date_score.png BOWL-2018_model.png BOWL-2018_model_tensorboard.png BOWL-2018_overlay_contour.png BOWL-2018_post process all 1.png BOWL-2018_postprocess all good.png ...
KAGGLE DATA SCIENCE BOWL 2018 CHALLENGE 这项挑战的主要任务是在图像中检测原子核。通过自动化核检测,你可以帮助更快的解锁治疗。识别细胞核是大多数分析的起点,因为人体30万亿个细胞中的大多数都包含一个充满DNA的细胞核,而DNA是给每个细胞编程的遗传密码。识别细胞核使研究人员能够识别样本中的每个细胞,并通过测量...
我们将利用UNET构建Kaggle SCIENCE BOWL 2018 挑战赛的第一解决方案。先决条件这篇文章是假设读者已经熟悉机器学习和卷积网络的基本概念。同时,他/她也有一些使用Python和Keras库的ConvNets的工作知识。什么是市场细分? 分割的目的是将图像的不同部分分割成可感知的相干部分。细分有两种类型: 语义分割(基于标记类的像素...
git clone https://github.com/snakers4/ds_bowl_2018 . This repository contains a Dockerfile used when training models /dockerfiles/Dockerfile - this is the main Dockerfile Build a Docker image cd dockerfiles docker build -t bowl_image . Install the latest nvidia docker Follow instructions...