Negative patch oversampling

[4pygmalion]

Summary

• Stroma vs epithelium은 구분은 잘하는편
• normal epithelium (N) vs lymphcytes (N) vs cancer은 구분을 못함

TODO

• : Negative patch oversampling
  • : Custom dataset을 생성
  • : Custom dataset은 image, mask을 초기화시에 입력받아서, 각 이미지에 대해서 oversampling하는 방법을 만듬
  • : CustomDataSet._negative_oversample: 이라는 메서드에서 각 이미지를 돌면서 negative 영역이 큰 부분을 crop하여 random patch할 수 있도록 작성. 그리고 그 이미지는 다시 self.image = image에 할당해서 뒷단에서 해결
  • : 배경은 0이 아닌 255로 해결
• : Cut and paste
• : contrastive learning
• : joint multi-task learning

[4pygmalion]

Color jittering으로 일부 성능 확인

• Normal tissue가 보라색으로 염색되서, Cancer랑 헷갈려하는것 같음
• 형태만으로 학습할 수 있도록 ToGray 및 Color jittering 방법추가

=> DICE: 0.811 (0.07%p) , IoU=0.686 (0.01%p) 향상