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Improvements of the GUI

Aperta
  • Qualcosa non va?
#623 2 commenti 3 reazioni 1 assegnatario Vedi su GitHub

@mrariden ci sta già lavorando.

Dal 9/5/2023.

Valutazione

Questa issue non è ancora stata valutata.

Descrizione

enhancement

Dear all,
First of all I wanted to thank you for your work that has revolutionized image analysis in biology.

I would like to suggest new features to improve the Cellpose GUI:

  1. a correction tool that removes some of the pixels that are not necessary in the mask (like ALT + Click in QuPath)

  2. A possibility to load a folder for training, and a second folder with validation data

  3. A batch prediction though the GUI (like the serial cellpose napari) (users sometime are scared by jupyter notebook)

  4. Possibility to see during the training the training and validation curves

  5. Possibility to check the QCmetrics like in ZeroCostDl4Mic
    """Calculate detection/instance segmentation metrics between ground truth and predicted label images.
    Currently, the following metrics are implemented:
    'fp', 'tp', 'fn', 'precision', 'recall', 'accuracy', 'f1', 'criterion', 'thresh', 'n_true', 'n_pred', 'mean_true_score', 'mean_matched_score', 'panoptic_quality'
    Corresponding objects of y_true and y_pred are counted as true positives (tp), false positives (fp), and false negatives (fn)
    whether their intersection over union (IoU) >= thresh (for criterion='iou', which can be changed)

    • mean_matched_score is the mean IoUs of matched true positives
    • mean_true_score is the mean IoUs of matched true positives but normalized by the total number of GT objects
    • panoptic_quality defined as in Eq. 1 of Kirillov et al. "Panoptic Segmentation", CVPR 2019
      Parameters

  6. An annotation tool in 3D with the possibility to load a Z-stack and copy paste annotations
    best,

Lingua principale
Python
Stelle
2.4k
Fork
651
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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