Segmentación Semántica Modelo Básico U-Net

Vamos a entrenar un modelo U-Net básico para realizar segmentación semántica usando Keras y el dataset Data Science Bowl 2018 para la detección de nucleos celulares

Tutorial de Youtube

Paper original

1. Preparación del Entorno

$ conda create -n Unet anaconda python=3.7
$ conda activate Unet
$ conda install tensorflow-gpu==2.1.0 cudatoolkit=10.1 tensorboard==2.1.0 tensorflow-estimator==2.1.0
$ pip install tensorflow==2.1.0
$ pip install jupyter
$ pip install keras==2.3.1
$ pip install numpy scipy Pillow cython matplotlib scikit-image opencv-python h5py imgaug IPython[all] tqdm
$ conda install ipykernel
$ python -m ipykernel install --user --name Unet --display-name "Unet"

2. Descargar el dataset Data Science Bowl

Descargar y descomprimir la carpeta, copiar las carpetas stage1_train y stage1_test para el entrenamiento y pruebas

Download Dataset

3. Entrenamiento del Modelo

Ejecutar el documento de Jupyter Notebook

Basic U-Net

3. Resultados