细胞图像目标检测模型评估数据集CellImageObjectDetectionModelEvaluation-atharvaingle
数据来源：互联网公开数据
标签：细胞图像, 目标检测, 模型评估, 计算机视觉, 深度学习, 阈值分析, 神经元, 数据分析
数据概述：
该数据集包含细胞图像目标检测模型的评估结果，用于分析模型在识别细胞类型时的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型评估的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，但细胞图像的来源可能与特定实验或研究相关。
数据维度：
threshold_per_class_scores.csv：包含不同置信度阈值下，各细胞类别（shsy5y、astro、cort）的检测得分。
metrics.json：包含模型的各项评估指标，如精确度、召回率等。
metadata.json：包含数据集的元数据信息，可能包括模型配置、训练参数等。
model_best.pth：模型在训练集上表现最佳的权重文件。
mrcnn-r-50-fpn-589-f-05_cfg.yaml 和 mrcnn-r-50-fpn-589-f-05_modified_cfg.yaml：模型配置文件，描述了模型结构和训练参数。
数据格式：包含CSV、JSON、YAML和.pth等多种格式，便于进行数据分析、模型评估和结果可视化。
来源信息：数据来源于细胞图像目标检测模型的实验结果，经过了模型的训练和评估过程。
该数据集适合用于细胞图像目标检测模型的性能分析和优化，以及对不同置信度阈值下检测结果的比较。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、深度学习领域的学术研究，例如目标检测模型的性能评估、阈值优化、以及不同细胞类型检测的对比分析。
行业应用：可为生物医学图像分析领域提供数据支持，例如细胞计数、病理诊断辅助等应用。
决策支持：支持科研人员对目标检测模型的选择和改进提供依据，优化模型在细胞图像分析中的应用效果。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解目标检测模型的评估方法。
此数据集特别适合用于探索不同置信度阈值对细胞检测结果的影响，帮助用户评估模型性能，优化检测策略，并提升在细胞图像分析中的应用效果。
