同时对于训练集中出现的灰度图片(只有一个),将其转换为三通道相同的RGB图片以便被预测。 训练集mask分割 训练集中一副图片包含多个单细胞核的mask,当我们将所有mask合并时,难免mask之间会重叠,为了将合并后的图中mask之间分隔开。我们使用将重叠置为0。下面为处理前后的结果。 但是分析发现本赛题的数据中mask之间几...
针对 2017 年数据科学杯赛（Data Science Bowl）——从 CT 扫描图中检测肺癌而编写的图像预处理教程使用 Python 实现模型的堆叠和嵌入教程一个全面的数据探索教程 其它亮点 我们发起了有史以来规模最大的数据科学家和机器学习者的调查研究。共有 16716 名受访者，最终产生 235 个探索数据集的公开 kernel。大家可以...
1 训练集的构造 2 预测 3 结果提交 1 训练集的构造 因为使用的是比赛数据,赛方已经很好地帮我们做好了前期数据整理的工作,所以目前来说可能很方便的制作训练集、测试集然后跑模型。这里下载得到的数据为提供图像中单个物体的掩膜。其中,笔者认为最麻烦的就是标注集...
最后这里是完整的代码: 数据集:https://www.kaggle.com/c/data-science-bowl-2018 本文代码:https://github.com/bhaveshgoyal27/mediumblogs/blob/master/U-Net.ipynb 作者:Bhavesh Goyal Deephub翻译组
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...
Applying Deep Watershed Transform to Kaggle Data Science Bowl 2018 分水岭方法主要围绕着以下三个问题 i. 如何选择种子点 ii. 如何决定分水岭边界 iii. 如何决定地形高度 Deep Watershed Transform(DWT)方法帮助我们解决了上述一些问题。主要的思想是让CNN学习两件事情:unit vectors pointing to (against) boundary...
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...
【(Kaggle)2018 Data Science Bowl夺冠方案分享】《topcoders, 1st place solution | 2018 Data Science Bowl | Kaggle》 http://t.cn/RmuTtYi
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7 2018 Data Science Bowl CV Find the nuclei in divergent images to advance medical discovery 8 Bike Sharing Demand Forecasting Forecast use of a city bikeshare system 9 Instacart Market Basket Analysis 选品分析 Which products will an Instacart consumer purchase again?