碎碎念

發現30天結束還是無法實作....，U-net裡面有太多優質的內容需要學習了。

前言

接下來說明如何產生 weight map。

weight map

1. 如果細胞類別為1，背景為0；細胞佔7成，背景3成，那weight map，細胞像素會變成(1/7)/(1/3)=3/7，背景會變成(1/3)/(1/3)=1。 (class weight map)
2. 將細胞物件化/mask/取遮罩/掩碼...(相同的意思)
3. 再計算背景與細胞的邊界距離，所以離細胞越近的背景權重越大。

The separation border is computed using morphological operations. The
weight map is then computed as

利用形態學做邊界偵測。

Wc : class weight map
d1：與最近細胞邊界的距離
d2：與次遠細胞邊界的距離
W0﹑σ：實驗出來的數值10﹑5 pixel

最後計算出 distance weight map

結語

這個是對前背景分割的方法。

reference

[0] U-net
[1] [python 复现 Unet 论文中的 Weight Map] (https://blog.csdn.net/c2a2o2/article/details/87902654)