数据集概述
本数据集为论文《RootPainter: deep learning segmentation of biological images with corrective annotation》的补充项目文件，包含五份压缩文件，内容涉及生物图像的训练标注数据及分割模型，用于支持RootPainter深度学习分割方法的相关研究与验证。
文件详解
- 压缩文件（Archive files）
- 文件名称：包含user_a_corrective_roots_750_training_annotation.zip、user_a_dense_roots_750_training_annotation.zip、user_a_corrective_biopores_750_training_seg_model_33.zip、user_a_corrective_biopores_750_training_annotation.zip、user_a_dense_nodules_750_training_annotation.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：文件命名含语义关键词，如corrective（校正）、dense（密集）、roots（根）、biopores（生物孔隙）、nodules（结节）、training_annotation（训练标注）、seg_model（分割模型）等，推测包含生物图像的训练标注数据及对应的深度学习分割模型文件。
数据来源
论文《RootPainter: deep learning segmentation of biological images with corrective annotation》
适用场景
- 生物图像分割模型训练: 利用标注数据训练RootPainter深度学习分割模型，实现生物图像（如根、生物孔隙、结节）的自动分割。
- 校正标注方法验证: 对比校正标注与密集标注的效果，验证RootPainter方法中校正标注策略的有效性。
- 深度学习分割模型优化: 基于项目文件中的模型文件，分析并优化生物图像分割模型的性能。
- 生物医学图像分析研究: 结合CT等生物医学图像数据，拓展RootPainter方法在生物医学领域的应用场景。
