對分離的細胞解析度下的活體細胞成像實驗的分析，為深入了解生物系統的內部工作機制提供令人興奮的見解。在單細胞解析度下實現分割流水線的自動化仍然是一項具有挑戰性的任務。複雜的深度學習模型需要大量的，注釋良好的資料集，而這些資料集在生物學中是很難獲得的。在這項研究中，我們探索各種方法來優化最先進的深度學習框架，甚至能夠使用的資源有限。我們訓練的模型將其量化模型的容量，並測量時間資訊，空間感知和遷移學習對模型效能的影響。我們發現，雖然訓練集的大小對於提高模型的精確度是最有影響的，但是當訓練資料稀疏時，我們可以利用空間感知和遷移學習等技術來獲得合理的效能。這些見解表明，在資料豐富的情況下，細胞分析中輕量模型的效能可以與它們的重量級模型相同。
以單細胞解析度對活細胞成像實驗進行分析，可提供令人興奮的洞察力，深入了解生物系統的內部工作原理。生物成像和計算機視覺的進步允許對自然影象進行高精度分割。然而，以單細胞解析度自動化分割管線仍然是一項艱鉅的任務。複雜的深度學習模型需要大型且注釋充分的資料集，而生物學上很少使用。在本研究中，儘管資源有限，但我們探索了各種優化最先進深度學習框架的方法。我們訓練了大量模型，以量化模型的能力並測量時間資訊，空間意識和轉移學習對模型效能的影響。我們發現 儘管訓練集的大小對提高模型的準確性影響最大，但是當訓練資料稀疏時，我們可以利用空間感知和轉移學習等技術來獲得合理的效能。這些見解表明，憑藉大量的資料，輕量級模型在細胞分析中的效能可與重量級模型相當。
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