Test datasets for segmentation (2D, 3D, timelapses)

Datasets for testing: 1) Arabidopsis in 3D with membrane labelling for testing Unet, Stardist and denoising models. 2) Ascadian embryo in 3D imaged via light sheet for testing Unet and Stardist models. 3) Carcinoma cells 3D + time data imaged under low SNR conditions for testing Unet, Stardist and Denoising models. 4) Tissue in 2D + time for testing Unet models. Data imaged by Mari Tolonen at the University of Copenhagen. 5) Nuclei in 3D. Raw, GT and model prediction. Data imaged by Mari Tolonen at the University of Copenhagen. 6) Nuclei cell mask 2D. Raw, GT and model prediction. Data imaged by Mari Tolonen at the University of Copenhagen用于测试的数据集如下： 1) 带有膜标记的三维拟南芥（Arabidopsis）样本，用于测试Unet、Stardist及去噪模型。 2) 经光片显微镜成像的三维Ascadian胚胎，用于测试Unet与Stardist模型。 3) 低信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）条件下采集的三维癌细胞时序数据，用于测试Unet、Stardist及去噪模型。 4) 二维组织时序样本，用于测试Unet模型，该数据集由哥本哈根大学的Mari Tolonen拍摄。 5) 三维细胞核数据集，包含原始图像、真值标注（Ground Truth, GT）与模型预测结果，该数据集由哥本哈根大学的Mari Tolonen拍摄。 6) 二维细胞核掩码数据集，包含原始图像、真值标注（Ground Truth, GT）与模型预测结果，该数据集由哥本哈根大学的Mari Tolonen拍摄。