MoSuseg coco数据格式准备
downstream
├── data
│ ├── coco
│ │ ├── annotations
│ │ ├── train2017
│ │ ├── val2017
各个文件解释
├─coco # MoSuseg coco
│ ├─annotations
│ ├─train2017
│ ├─train_lab # 训练要用到的实例标签
│ ├─val2017
│ └─val_lab # 测试要用到实例标签
├─datasets
│ ├─test
│ │ ├─Binary_masks
│ │ ├─Binary_masks_instance
│ │ ├─Color_masks
│ │ ├─Color_masks_instance
│ │ ├─img
│ │ └─label
│ ├─train
│ │ ├─Binary_masks
│ │ ├─Binary_masks_instance
│ │ ├─Color_masks
│ │ ├─Color_masks_instance
│ │ ├─img
│ │ └─label
│ └─val
└─Rawdataset # 官网下载的原始数据集
├─MoNuSegTestData
│ ├─Annotations
│ └─Tissue_Images
└─MoNuSegTrainData
├─Annotations
└─Tissue_Images
python执行文件解释
xml_to_mask.py # 将xml文件转成mask_instance
mask_to_coco_json.py # mask_instance转成coco格式
metric.py # 转换和计算metric的文件
split_patches.py # 分pathch的文件
visual_coco_json.py # 检验可视化coco_json的效果
visual_color_mask.py # 检验mask_instance的效果