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교수님께 슬쩍 모델에 대해 보여드렸는데, detection & segmentation 성능이 안 좋다고 하셨다... 새로운 과제를 부여하시곤 떠나셨다 해결해야 할 문제 (New)문제 1. 한 세포에 여러 id가 부여된다. 파인 튜닝이 가능한가? → 성능 조금만 높이면 좋을 것 같다 2. 영상과 파일을 따로 저장할 방식이 있는가? → 코드를 뜯어봐라 3. API 불러와서 사용한 건 아닌가? → 전체가 온전히 코드로 구현되어 있는 모델인가? 여기에 멈추지 않고 난 또 해결해야 할 문제가 있다... (구)문제 1. 너무 느리다. 2. 입력이 너무 크면 시스템 리소스 부족으로 segmentation과 tracking이 멈춘다. 우선 (이전) 문제부터 해결하려 한다. 오늘의 목표는 GPU로 ultrack 모델을 ..

지난 게시물에 이어 직접 모델을 돌려보자. btrack은 시도해보았으나, 윈도우 상에서는 에러가 떠서 돌리기 어려웠다. 차선책으로 ultrack을 돌려보았는데, 윈도우 상에서도 잘 돌아가는 것을 확인했다. 그래서 작성하는 ultrack 튜토리얼~~ 참고 github https://github.com/royerlab/ultrack GitHub - royerlab/ultrack: Cell tracking and segmentation software Cell tracking and segmentation software. Contribute to royerlab/ultrack development by creating an account on GitHub. github.com https://github.co..

Cell Tracking에 대한 과제를 부여 받아서 수행하고 있다. 쉽지 않지만, 가볍게 공부한다는 마음 가짐으로 시작했다. Check point 입력 : 세포 영상(분열, 합쳐짐, 이동) 각 세포에 대한 segmentation을 수행할 것 각 세포에 대한 tracking을 수행하여 id를 각기 부여할 것 분열, 합쳐짐, 이동 정보를 잡아낼 것 분열과 합쳐짐의 경우 부모 세포 정보를 기억할 것 이러한 과업을 해결하기 위해 관련 모델을 탐색했고, github에서 몇 가지를 찾을 수 있었다. 관련 모델 Cell-ACDC (fork 19, star 105) https://github.com/SchmollerLab/Cell_ACDC?tab=readme-ov-file GitHub - SchmollerLab/Cel..