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tensorflow - 深層学習技術を用いた細胞検出
顕微鏡を使用して撮影した滴の画像を分析する必要がありますが、これには細胞が含まれている可能性があります。それを行うために何をするのが最善でしょうか？
画像を取得するたびに、約 1000 枚の写真が返されます。すべての写真には滴が含まれており、滴の中に細胞が含まれているかどうかを判断する必要があります。すべての取得データセットは、非常に異なるコントラストと明るさを示し、細胞の形状は、顕微鏡の焦点の微変動により、すべてのセットアップでわずかに異なります。
ガイド「詩人のための TensorFlow」に従って、空のドロップとセルを含むドロップの 2 つのクラスを定義する分類モデルを作成しようとしました。残念ながら結果は不合格でした。
また、セルにラベルを付けて、DIGITS 5 を使用してオブジェクト検出アルゴリズムに与えようとしましたが、何も検出されません。
これらのアルゴリズムがより複雑なオブジェクトを認識するように設計されているのか、それともセットアップ中に何か間違ったことをしたのか疑問に思っていました. どんな解決策やヒントも役に立ちます！
ありがとうございました！
これは、さまざまなサンプルからのドロップのコラージュです。セルは、セットアップと周囲光が異なるため、取得ごとに少し異なります
