零成本深度学习显微镜无标记预测示例训练测试数据集

数据集概述

该数据集是适用于生物图像分析的示例数据，用于无标记预测（fnet）模型的训练与测试，与零成本深度学习显微镜（ZeroCostDL4Mic）工具相关。包含文档、图像和配置三类文件，为相关模型的使用提供基础数据支持。

文件详解

• 文件名称: README.md，文件格式: Markdown（.md），内容: 提供数据集相关文档说明，包含指向Zenodo文档的链接（https://doi.org/10.5281/zenodo.3748967）
• 文件名称: Fnet_exemplary_data_mitochondria.png，文件格式: PNG（.png），内容: 线粒体相关的示例图像文件，属于栅格图像类型
• 文件名称: rdf.yaml，文件格式: YAML（.yaml），内容: 配置文件，可能用于定义数据集相关的元数据或参数信息

数据来源

bioimage.io

适用场景

• 生物图像分析研究: 用于无标记预测模型（fnet）的训练与测试示例
• 深度学习工具应用: 配合ZeroCostDL4Mic工具，验证无标记预测模型在生物图像数据上的效果
• 生物医学成像教学: 作为示例数据集，帮助学习者理解无标记生物图像预测的工作流程