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DAY 22
1
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30天只學U-net系列 第 22

[day-22] U-net Training 細節 (4) - weight map

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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。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20112571Z3iCn3Afg6.png

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)


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