环境配置

git clone https://github.com/Thislu13/CellSeg.git
cd cellseg

• 创建 cellpose，SAM，StarDist，DeepCell的环境
• 注意：如果你希望使用PyTorch请根据自己的GPU版本下载对应的版本

# python=3.8 env
conda create -n sellseg python=3.8
conda activate sellseg
pip install -r requirements.txt
pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git

• 使用命令安装MEDIAR和cellprofile的环境 ，在cell_seg.py中指向该环境(添加conda路径)

conda env create -f old_model/MEDIAR/environment.yaml
conda env create -f old_model/cellprofiler/environment.yaml

• 下载模型文件，并移动到 old_model/models

sam_vit_b_01ec64.pth

MEDIAR

模型推理脚本

运行脚本

python cell_seg.py -i your_inputpath -o your_outputpath -m  cellpose3 sam -t ss -g True  

• -i 图片输入路径
• -o 输出掩码路径
• -m 要使用的算法（cellpose cellpose3 MEDIAR deepcell stardist cellprofiler）可指定多个
• -t 染色类型 （ss/he/dapi/mif）
• -g 是否使用gpu （True/False 或者索引）

模型对比脚本

python eval/multi_cell_eval.py -g gt_path -d dt_path -o result_path

• -g 标签位置
• -d 模型推理文件夹
• -o 输出文件夹

Cellpose推理脚本

python new_model/cellpose_fine/pre_cellpose_fine.py -m model_path -i input_dir -o out_dir

• -m 权重位置
• -i 输入文件夹
• -o 输出文件夹

参考

cellpose

cellpose3

deepcell

sam

mediar

stardist

cellprofiler

cs-benchmark