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私は現在、U-Net ( https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf ) の修正版を使用して、顕微鏡画像の細胞オルガネラをセグメント化しています。Keras を使用しているため、https://github.com/zhixuhao/unetからコードを取得しました。ただし、このバージョンでは、ネットワークに境界ピクセルを強制的に学習させるためのウェイト マップは実装されていません。

これまでに得られた結果は非常に良好ですが、ネットワークは互いに接近しているオブジェクトを分離できません。そのため、論文に記載されているウェイト マップを利用してみたいと思います。各ラベル画像の重みマップ (指定された式に基づく) を生成できましたが、この重みマップを使用してネットワークをトレーニングし、上記の問題を解決する方法を見つけることができませんでした。

ウェイト マップとラベル イメージを何らかの形で組み合わせる必要がありますか、それともウェイト マップを利用できるようにする Keras 関数がありますか? 私は生物学者で、最近ニューラル ネットワークを使い始めたばかりなので、理解はまだ限られています。ヘルプやアドバイスをいただければ幸いです。

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