医学研究人员希望通过在显微图像中分割单个神经元细胞，以帮助量化神经系统疾病对治疗的反应。由于神经元细胞具有非常独特的、不规则和凹形的形态，在细胞实例分割模型中表现出较低的精度，因此主办方发起竞赛以期获得更好的解决方案。我采用Detectron2/Mask R-CNN/Pytorch，在共享代码的基础上改善模型，训练、预测，竞赛排名前20%（296/1505）。
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