数据集概述
本数据集包含论文《RootPainter: Deep Learning Segmentation of Biological Images with Corrective Annotation》中的训练数据集及最终模型，通过RootPainter软件从Nodules、Biopores、Roots三个公开数据集提取，用于生物图像的深度学习分割任务，共4个压缩文件。
文件详解
- 文件名称：towers_750_training.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含towers类生物图像的训练数据集，具体内容需解压后查看
- 文件名称：final_models.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含论文中训练完成的最终深度学习模型文件
- 文件名称：nodules_750_training.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含nodules类生物图像的训练数据集，来源于DOI:10.5281/zenodo.3753603
- 文件名称：biopores_750_training.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含biopores类生物图像的训练数据集，来源于DOI:10.5281/zenodo.3753969
数据来源
论文《RootPainter: Deep Learning Segmentation of Biological Images with Corrective Annotation》
适用场景
- 生物图像分割模型训练: 用于训练深度学习模型实现生物图像（如根系、结节、生物孔隙）的自动分割
- 生物图像分析研究: 支持生物医学或植物学领域中对生物结构图像的定量分析
- 深度学习模型优化: 基于提供的训练数据和最终模型，开展模型性能优化与改进研究
- 生物图像数据集扩展: 结合现有数据集扩展生物图像分割任务的训练数据规模
