是否可以使用包含单个细胞的图像来训练模型以检测和定位测试图像中的多个细胞

Question

我有一个包含图像的数据集，每个图像都有一个单元格，背景中还有一些较小的无关紧要的单元格。此数据集是否可用于训练模型，以检测和识别单个测试图像中的多个目标细胞？

其次，训练数据中的单元大小与测试图像中的单元大小不同是否会影响预测？

Answer 1

这听起来像是一个多目标检测(MOD)问题。您将需要使用您的图像训练MOD模型，如YOLO或SSD (所需的格式和步骤因框架和网络架构而异)，然后他们应该能够检测到他们所训练的数据的多个实例。无论您使用的是只包含一个实例的图像，还是包含多个实例的图像，都不应该有根本的区别。请注意，如果您在神经网络和一些编程语言(例如Python)方面没有扎实的背景知识，那么训练和推理过程并不是一项简单的任务。

我建议你去看看博客或者youtube上关于自定义多目标检测的教程，并遵循这些教程。