yolo3和faster-rcnn细胞团检测结果。

[RunenrCode]

一、测试结果

二、使用整个病列进行细胞团检测，对特别的几种fov背景进行说明。
1、切片做的相对模糊的情况，如下图，整个病列对细胞团的检测都不好，可能原因是和训练样本有光系，制作的训练样本是多个批次里面少部分细胞核明显的细胞团。

下图是该批次中检测出细胞团的fov,只有细胞核明显的细胞团被检测到。

2、下面为另外一个病列的检测情况，两个模型的检测结果都较好。和上面病列的细胞核明显不同，细胞核明显。


下图为检测不完全的情况，只检测到了部分的细胞团。

3、第三种情况为核浆比比较大的阴性细胞团，检测结果较搓可能也和训练样本有光，训练样本中没有阴性细胞团，标记的阴性细胞团过少，只有十多个，因此没有加入到训练样本中。

下面两张fov中就没有检测到细胞团

核浆比大的部分能检测到细胞核，如下面这张fov

结论：由检测结果，faster-rcnn的检测效果相对好，漏检比较多，但是很少出现检测错误，而且检测正确的细胞团部分都是核浆明显的细胞团。