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# Generate fake images with desired models.
generate:
models:
names: [ cyclegan ]
# weights: <specify to override default weights>
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#--> List of model architectures with their associated weights.
#--> Only models in README are allowed, that is:
#--> colorstat, cut, cyclegan, drit, macenko, munit, pix2pix, staingan,
#--> stainnet, unit, utom and vahadane for generating fakes and
#--> munitaveragetensor, colorstataveragetensor, macenkoaveragetensor and
#--> vahadaneaveragetensor for computing average tensors.
#--> There must be the same number of weights as names. If weights are not
#--> provided, then default weights will be used.
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data_path: data/processed/HE/
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#--> Input source images path.
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a2b: true
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#--> Defaults to true. a2b set to true means that <data_path> contains images
#--> from domain A, while a2b set to false means that <data_path> contains
#--> images from domain B.
#--> Needed for Drit, DritAverageTensor, Unit, Munit and MunitAverageTensor.
#--> For other models if weights is not provided, a2b will be used to load
#--> default weights.
#--> For trained and provided models, domain A is HE and domain B is MT, so
#--> a2b set to true implies translation from HE to MT, and so <data_path>
#--> contains domain HE images while a2b set to false implies translation from
#--> MT to HE, and so <data_path> contains domain MT images.
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batch_size: 32
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#--> Batch size.
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results_path: results
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#--> Output results path for fake generated images. Default will be used if
#--> not specified.
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add_suffix: false
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#--> Whether to include model name in generated images or not.
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device: -1
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#--> Device to run on. Negative numbers for CPU. A positive number indicates
#--> GPU ID.
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num_workers: 4
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#--> Number of workers for data loaders.
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center_crop: 256
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#--> If specified (as an int value), center crop transformation will be applied
#--> to input images. Set false or comment to disable.
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# target_path: data/processed/masson_trichrome
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#--> Only for Macenko, Vahadane, ColorStat, Drit and Munit.
#--> This is a path with images from the opposite domain to be used as target.
#--> From this path, images are sampled, and used as targets for computing
#--> styles, attributes, or stain matrices and 99th percentile of concentration
#--> matrices, depending on the model.
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# target_samples: 2
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#--> Number of target samples to consider for each source image. Used only
# when target_path is specified for colorstat, macenko and vahadane.
#-->Set to -1 if you want to use all samples in the target path.
#-->For munit and drit target_samples is ignored, the used number of samples will
# be the same as the batch size.
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# target_tensor: <path to your precomputed target tensor>
##############################################################################
#--> Only for Macenko, Vahadane, ColorStat, Drit and Munit.
#--> If target_path is provided, then this is ignored.
#--> For Drit target_tensor is a precomputed attribute tensor.
#--> For Munit target_tensor is a precomputed style tensor.
#--> For Macenko and Vahadane target_tensor is a precomputed tensor with
#--> stain matrix and 99th percentile of the concentration matrix.
#--> For ColorStat target_tensor is a precomputed tensor with mean and
#--> standard deviation.
#--> To compute average target tensors, use any of the following names in the
#--> models section: dritaveragetensor, munitaveragetensor, macenkoaveragetensor,
#--> vahadaneaveragetensor and colorstataveragetensor.
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# rotate: false
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#--> Whether to generate rotated versions of input image or not.
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# Compute classical metrics and use resulting csv to use visualizer.
metrics:
classic_metrics: [ ssim ]
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#--> ssim metric to be computed
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source: data/processed/HE/
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#--> Input source images path.
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fake: results/images/fakes
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#--> Input fake images path.
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results_path: results
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#--> Results path. Metrics csv files will be saved here.
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# center_crop: 256
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#--> If specified (as an int value), center crop transformation will be
#--> applied to input images. Set false or comment to disable.
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