数据集概述
本数据集包含用于拟南芥（Arabidopsis）图像分割的StarDist模型相关文件，采用Resnet作为骨干网络，需与Vollseg环境中的U-Net模型配合使用。数据集共5个文件，涵盖模型权重、代码、配置文件等，支持拟南芥图像的分割任务。
文件详解
- 模型权重文件
- 文件名称：weights_now.h5
- 文件格式：.h5
- 字段映射介绍：存储StarDist模型的训练权重参数，用于模型加载和推理。
- 代码文件
- 文件名称：DenoiseandSegment.py
- 文件格式：.py
- 字段映射介绍：包含去噪和分割功能的Python代码，用于模型的实际应用流程。
- 日志文件
- 文件名称：events.out.tfevents.1629366348.sulaco
- 文件格式：.sulaco
- 字段映射介绍：TensorFlow事件日志文件，记录模型训练过程中的指标和事件信息。
- 阈值配置文件
- 文件名称：thresholds.json
- 文件格式：.json
- 字段映射介绍：包含分割阈值参数，键值对为{'prob': 概率阈值, 'nms': 非极大值抑制阈值}。
- 模型配置文件
- 文件名称：config.json
- 文件格式：.json
- 字段映射介绍：包含模型核心配置参数，如维度（n_dim）、输入输出通道数（n_channel_in/out）、Resnet骨干参数（resnet_n_blocks等）、射线数量（n_rays）等。
适用场景
- 拟南芥图像分割: 加载模型权重，结合代码实现拟南芥图像的自动分割任务。
- 植物表型分析: 利用分割结果提取拟南芥的形态学特征，支持植物表型研究。
- 模型复现与优化: 基于配置文件和权重，复现StarDist模型训练过程，或调整参数优化分割性能。
- 深度学习教学演示: 作为植物图像分割领域的实例，用于深度学习模型应用的教学和演示。
