marimo dashboard

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.9%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22full%22)%0A%0Aasync%20with%20app.setup%3A%0A%20%20%20%20import%20io%0A%20%20%20%20import%20sys%0A%20%20%20%20import%20os%0A%20%20%20%20import%20zipfile%0A%20%20%20%20import%20requests%0A%20%20%20%20import%20copy%0A%20%20%20%20from%20pathlib%20import%20Path%0A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20skimage.io%0A%20%20%20%20from%20skimage.measure%20import%20find_contours%0A%20%20%20%20from%20skimage.color%20import%20gray2rgb%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_object_count(mask%3A%20np.ndarray)%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20uniques%20%3D%20np.unique(mask)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n_objects%20%3D%20len(uniques)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%200%20in%20uniques%3A%20%20%23%200%20%3D%20background%20by%20convention%3B%20not%20counted%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20n_objects%20-%3D%201%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20n_objects%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20object_count_score(gtruth_mask%3A%20np.ndarray%2C%20submission_mask%3A%20np.ndarray)%20-%3E%20float%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%20a%20score%20in%20the%20range%20%5B0-1%5D%20based%20on%20the%20relative%20error%20on%20object%20count.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n_gt%20%3D%20_object_count(gtruth_mask)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n_sub%20%3D%20_object_count(submission_mask)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20count_score%20%3D%20np.abs(n_gt%20-%20n_sub)%20%2F%20n_gt%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%201%20-%20count_score%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20binary_iou_score(gtruth_mask%3A%20np.ndarray%2C%20submission_mask%3A%20np.ndarray)%20-%3E%20float%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Intersection%20over%20union%20between%20the%20binary%20ground%20truth%20and%20submitted%20mask.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20binary_gt%20%3D%20gtruth_mask%20%3E%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20binary_sub%20%3D%20submission_mask%20%3E%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20intersection%20%3D%20np.logical_and(binary_gt%2C%20binary_sub).sum()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20union%20%3D%20np.logical_or(binary_gt%2C%20binary_sub).sum()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20intersection%20%2F%20union%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20scatters_from_mask(mask)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_labs%20%3D%20np.unique(mask)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_labs%20%3D%20_labs%5B_labs%20!%3D%200%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_n_labs%20%3D%20len(_labs)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rng%20%3D%20np.random.default_rng(42)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_colors%20%3D%20%7Bi%3A%20f%22rgb(%7Br%7D%2C%7Bg%7D%2C%7Bb%7D)%22%20for%20i%2C%20(r%2Cg%2Cb)%20in%20zip(_labs%2C%20_rng.integers(0%2C%20255%2C%20(_n_labs%2C%203)))%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_mask_scatters%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_lab%20in%20_labs%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_contour%20in%20find_contours(mask%20%3D%3D%20_lab%2C%200.5)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_mask_scatters.append(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20go.Scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D_contour%5B%3A%2C%201%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D_contour%5B%3A%2C%200%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mode%3D%22lines%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20line%3Ddict(color%3D_colors%5Bint(_lab)%5D%2C%20width%3D2)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showlegend%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_mask_scatters%0A%0A%0A%20%20%20%20public_folder_path%20%3D%20Path(%22.%2Fpublic%22)%0A%20%20%20%20images_path%20%3D%20public_folder_path%20%2F%20%22Images%22%0A%20%20%20%20ground_truths_path%20%3D%20public_folder_path%20%2F%20%22Ground_Truths%22%0A%0A%20%20%20%20if%20%22pyodide%22%20in%20sys.modules%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20import%20micropip%0A%20%20%20%20%20%20%20%20await%20micropip.install(%22tifffile%3D%3D2025.5.10%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20await%20micropip.install(%22plotly%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20import%20plotly.express%20as%20px%0A%20%20%20%20%20%20%20%20import%20plotly.graph_objects%20as%20go%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20plotly.subplots%20import%20make_subplots%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20public_folder_path.exists()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Download%20and%20unzip%20the%20public%20folder%20from%20the%20repository%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20zip_path%20%3D%20Path(%22public.zip%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20url%20%3D%20%22https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FEPFL-Center-for-Imaging%2Fsegmentation-challenge%2Fmain%2Fpublic.zip%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20r%20%3D%20requests.get(str(url))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20r.raise_for_status()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20zip_path.write_bytes(r.content)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20with%20zipfile.ZipFile(zip_path%2C%20%22r%22)%20as%20zf%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20zf.extractall()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22Extracted%20data%20in%3A%20%7Bpublic_folder_path%7D%22)%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20import%20plotly.express%20as%20px%0A%20%20%20%20%20%20%20%20import%20plotly.graph_objects%20as%20go%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20plotly.subplots%20import%20make_subplots%0A%0A%20%20%20%20challenges%20%3D%20%5Bd.name%20for%20d%20in%20ground_truths_path.iterdir()%20if%20d.is_dir()%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Read%20all%20ground%20truth%20masks%0A%20%20%20%20ground_truths%20%3D%20%7B%7D%0A%20%20%20%20for%20_challenge%20in%20challenges%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_gt_challenge_folder%20%3D%20ground_truths_path%20%2F%20_challenge%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20gt_file%20in%20_gt_challenge_folder.glob(%22*.tif%22)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_gt_mask%20%3D%20skimage.io.imread(gt_file)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20break%20%20%23%20There%20should%20only%20be%20one%20ground%20truth%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_gt_scatter%20%3D%20scatters_from_mask(_gt_mask)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ground_truths%5B_challenge%5D%20%3D%20(_gt_mask%2C%20_gt_scatter)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(challenges_dropdown)%3A%0A%20%20%20%20image%20%3D%20skimage.io.imread(images_path%20%2F%20f%22%7Bchallenges_dropdown.value%7D.tif%22)%0A%20%20%20%20return%20(image%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(challenges_dropdown)%3A%0A%20%20%20%20gt_mask%2C%20gt_scatter%20%3D%20ground_truths%5Bchallenges_dropdown.value%5D%20%23skimage.io.imread(ground_truths_path%20%2F%20challenges_dropdown.value%20%2F%20f%22%7Bchallenges_dropdown.value%7D-gt.tif%22)%0A%20%20%20%20return%20gt_mask%2C%20gt_scatter%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.hstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22!%5Blogo%5D(https%3A%2F%2Fimaging.epfl.ch%2Fresources%2Flogo-for-gitlab.svg)%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%20Segmentation%20Challenge%22)%2C%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%5B%E2%9E%A1%EF%B8%8F%20GitHub%20repository%5D(https%3A%2F%2Fgithub.com%2FEPFL-Center-for-Imaging%2Fsegmentation-challenge)%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%20align%3D%22end%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20The%20goal%20of%20this%20challenge%20is%20to%20let%20you%20practice%20your%20segmentation%20skills%20by%20developing%20automated%20segmentation%20workflows%20for%20a%20selection%20of%20images.%0A%0A%20%20%20%20You%20can%20use%20any%20tool%20you%20want%20(%5BFiji%5D(https%3A%2F%2Ffiji.sc%2F)%2C%20%5BMorpholibJ%5D(https%3A%2F%2Fimagej.net%2Fplugins%2Fmorpholibj)%2C%20%5BScikit-image%5D(https%3A%2F%2Fscikit-image.org%2F)%2C%20%5BCellPose%5D(https%3A%2F%2Fwww.cellpose.org%2F)%2C%20%5BSAM%5D(https%3A%2F%2Fgithub.com%2Ffacebookresearch%2Fsegment-anything)%2C%20%5BIlastik%5D(https%3A%2F%2Fwww.ilastik.org%2F)...)%20to%20generate%20your%20segmentation%20masks.%20The%20idea%20is%20to%20test%20and%20figure%20out%20which%20methods%20work%20best%20for%20each%20image.%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Images%0A%0A%20%20%20%20The%20challenge%20images%20are%20located%20in%20the%20%5B%60Images%60%5D(https%3A%2F%2Fgithub.com%2FEPFL-Center-for-Imaging%2Fsegmentation-challenge%2Ftree%2Fmain%2Fpublic%2FImages)%20folder.%20For%20each%20image%2C%20a%20*ground%20truth*%20segmentation%20mask%20is%20available%20in%20the%20%5B%60Ground_Truths%60%5D(https%3A%2F%2Fgithub.com%2FEPFL-Center-for-Imaging%2Fsegmentation-challenge%2Ftree%2Fmain%2Fpublic%2FGround_Truths)%20folder.%20These%20ground%20truth%20masks%20have%20been%20carefully%20edited%20to%20be%20as%20close%20as%20possible%20to%20an%20ideal%20result.%0A%0A%20%20%20%20You%20can%20start%20by%20selecting%20a%20challenge%20image%20to%20work%20on%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20challenges_dropdown%20%3D%20mo.ui.dropdown(challenges%2C%20value%3Dchallenges%5B0%5D%2C%20label%3D%22Challenge%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20mo.callout(mo.hstack(%5Bchallenges_dropdown%5D%2C%20justify%3D%22center%22)%2C%20kind%3D%22neutral%22)%0A%20%20%20%20return%20(challenges_dropdown%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(challenges_dropdown%2C%20gt_mask%2C%20image%2C%20viewer_size)%3A%0A%20%20%20%20_fig%20%3D%20make_subplots(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rows%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cols%3D2%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20column_widths%3D%5B0.5%2C%200.5%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20horizontal_spacing%3D0.02%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20subplot_titles%3D(%22Image%22%2C%20%22Ground%20truth%22)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20_fig.update_annotations(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20font%3Ddict(size%3D16%2C%20color%3D%22black%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20base3%20%3D%20px.imshow(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20gray2rgb(image)%20if%20len(image.shape)%20%3D%3D%202%20else%20image%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20height%3Dviewer_size%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color_continuous_scale%3D%22gray%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20contrast_rescaling%3D%22minmax%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20aspect%3D%22equal%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20for%20_tr%20in%20base3.data%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.add_trace(copy.deepcopy(_tr)%2C%20row%3D1%2C%20col%3D1)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20random_label_rgb(label_img%2C%20seed%3D0%2C%20background_label%3D0)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%20%3D%20np.unique(label_img)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rng%20%3D%20np.random.default_rng(seed)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20lut%20%3D%20%7B%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20lab%20in%20labels%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20lab%20%3D%3D%20background_label%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lut%5Blab%5D%20%3D%20np.array(%5B0%2C%200%2C%200%5D%2C%20dtype%3Dnp.uint8)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lut%5Blab%5D%20%3D%20rng.integers(0%2C%20256%2C%20size%3D3%2C%20dtype%3Dnp.uint8)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rgb%20%3D%20np.zeros((*label_img.shape%2C%203)%2C%20dtype%3Dnp.uint8)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20lab%2C%20color%20in%20lut.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rgb%5Blabel_img%20%3D%3D%20lab%5D%20%3D%20color%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20rgb%0A%0A%20%20%20%20gt_rgb%20%3D%20random_label_rgb(gt_mask%2C%20seed%3D42)%0A%0A%20%20%20%20gt_view%20%3D%20px.imshow(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20gt_rgb%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20height%3Dviewer_size%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20aspect%3D%22equal%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20for%20_tr%20in%20gt_view.data%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.add_trace(copy.deepcopy(_tr)%2C%20row%3D1%2C%20col%3D2)%0A%0A%20%20%20%20for%20_ax%20in%20%5B%22xaxis%22%2C%20%22xaxis2%22%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.layout%5B_ax%5D.update(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showticklabels%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showgrid%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20visible%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20zeroline%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20for%20_ax%2C%20_xanchor%20in%20%5B(%22yaxis%22%2C%20%22x%22)%2C%20(%22yaxis2%22%2C%20%22x2%22)%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.layout%5B_ax%5D.update(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showticklabels%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showgrid%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20visible%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20zeroline%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scaleanchor%3D_xanchor%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20autorange%3D%22reversed%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20_fig.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20coloraxis_showscale%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D0%2C%20r%3D0%2C%20b%3D30%2C%20t%3D30%2C%20pad%3D0)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20plot_bgcolor%3D%22white%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20paper_bgcolor%3D%22white%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20showlegend%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bchallenges_dropdown%2C%20mo.ui.plotly(_fig)%5D%2C%20justify%3D%22center%22%2C%20align%3D%22center%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Evaluate%20your%20segmentation%0A%0A%20%20%20%20You%20can%20evaluate%20your%20segmentation%20mask%20and%20see%20how%20it%20compares%20to%20the%20%E2%80%9Cground%20truth%CB%AE.%0A%0A%20%20%20%20-%20Your%20segmentation%20mask%20should%20be%20a%20labeled%20array%20with%20values%20representing%20instances.%0A%20%20%20%20-%20It%20should%20have%20the%20same%20size%20(number%20of%20pixels%20in%20X%20and%20Y)%20as%20the%20original%20image.%0A%20%20%20%20-%20It%20should%20be%20saved%20as%20a%20TIFF%20file.%0A%0A%20%20%20%20The%20quality%20of%20your%20segmentation%20is%20evaluated%20based%20on%20two%20metrics%3A%0A%0A%20%20%20%20-%20**Object%20count**%20relative%20to%20the%20ground%20truth%20count.%0A%20%20%20%20-%20**Intersection%20over%20union%20(IoU)**%20computed%20on%20the%20binary%20version%20of%20the%20mask.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(challenges_dropdown)%3A%0A%20%20%20%20file_drop%20%3D%20mo.ui.file(filetypes%3D%5B%22.tif%22%5D%2C%20kind%3D%22area%22%2C%20label%3Df%22Drag%20and%20drop%20your%20segmentation%20mask%20file%20here%20(.tif)%20for%20the%20challenge%20image%20you%20have%20selected%20(%7Bchallenges_dropdown.value%7D)%22)%0A%0A%20%20%20%20file_drop%0A%20%20%20%20return%20(file_drop%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(file_drop)%3A%0A%20%20%20%20if%20file_drop.contents()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20with%20mo.status.spinner(title%3Df%22Loading%20mask...%22)%20as%20_spinner%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mask%20%3D%20skimage.io.imread(io.BytesIO(file_drop.contents()))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mask_scatters%20%3D%20scatters_from_mask(mask)%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mask%20%3D%20None%0A%20%20%20%20return%20mask%2C%20mask_scatters%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(gt_mask%2C%20mask)%3A%0A%20%20%20%20mo.stop(not%20isinstance(mask%2C%20np.ndarray)%2C%20mo.callout(%22Upload%20a%20mask%20file%20to%20evaluate%20it%20against%20the%20ground%20truth.%22%2C%20kind%3D%22info%22))%0A%0A%20%20%20%20valid_mask%20%3D%20gt_mask.shape%20%3D%3D%20mask.shape%0A%20%20%20%20return%20(valid_mask%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Here%20is%20a%20comparison%20between%20the%20ground%20truth%20and%20the%20segmentation%20mask%20you%20have%20submitted%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(challenges_dropdown%2C%20gt_mask%2C%20mask%2C%20valid_mask)%3A%0A%20%20%20%20mo.stop(not%20valid_mask%2C%20mo.callout(f%22The%20uploaded%20mask%20file%20is%20invalid%20for%20the%20selected%20challenge%20(%7Bchallenges_dropdown.value%7D).%22%2C%20kind%3D%22danger%22))%0A%0A%20%20%20%20oc_score%20%3D%20object_count_score(gt_mask%2C%20mask)%0A%0A%20%20%20%20iou_score%20%3D%20binary_iou_score(gt_mask%2C%20mask)%0A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.hstack(%5Bmo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%7C%20Object%20count%20%7C%20Intersection%20over%20union%20%7C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7C%20------%20%7C%20------%20%7C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7C%20%7Boc_score*100%3A.1f%7D%20%25%20%7C%20%7Biou_score*100%3A.1f%7D%20%25%20%7C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%20align%3D%22center%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(gt_scatter%2C%20image%2C%20mask)%3A%0A%20%20%20%20viewer_size%20%3D%20500%0A%0A%20%20%20%20base%20%3D%20px.imshow(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20gray2rgb(image)%20if%20len(image.shape)%20%3D%3D%202%20else%20image%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20height%3Dviewer_size%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color_continuous_scale%3D%22gray%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20contrast_rescaling%3D%22minmax%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20aspect%3D%22equal%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig%20%3D%20make_subplots(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rows%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cols%3D2%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20column_widths%3D%5B0.5%2C%200.5%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20horizontal_spacing%3D0.02%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20subplot_titles%3D(%22Ground%20truth%22%2C%20%22Submitted%20mask%22)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig.update_annotations(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20font%3Ddict(size%3D16%2C%20color%3D%22white%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20for%20tr%20in%20base.data%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.add_trace(copy.deepcopy(tr)%2C%20row%3D1%2C%20col%3D1)%0A%0A%20%20%20%20for%20tr%20in%20gt_scatter%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.add_trace(copy.deepcopy(tr)%2C%20row%3D1%2C%20col%3D1)%0A%0A%20%20%20%20for%20ax%20in%20%5B%22xaxis%22%2C%20%22xaxis2%22%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.layout%5Bax%5D.update(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showticklabels%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showgrid%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20visible%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20zeroline%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20for%20ax%2C%20xanchor%20in%20%5B(%22yaxis%22%2C%20%22x%22)%2C%20(%22yaxis2%22%2C%20%22x2%22)%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.layout%5Bax%5D.update(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showticklabels%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showgrid%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20visible%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20zeroline%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scaleanchor%3Dxanchor%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20autorange%3D%22reversed%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20coloraxis_showscale%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D0%2C%20r%3D0%2C%20b%3D30%2C%20t%3D30%2C%20pad%3D0)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20plot_bgcolor%3D%22black%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20paper_bgcolor%3D%22black%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20showlegend%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.ui.plotly(fig)%20if%20not%20isinstance(mask%2C%20np.ndarray)%20else%20None%0A%20%20%20%20return%20(viewer_size%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(gt_scatter%2C%20image%2C%20mask_scatters%2C%20valid_mask%2C%20viewer_size)%3A%0A%20%20%20%20mo.stop(not%20valid_mask)%0A%0A%20%20%20%20base2%20%3D%20px.imshow(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20gray2rgb(image)%20if%20len(image.shape)%20%3D%3D%202%20else%20image%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20height%3Dviewer_size%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color_continuous_scale%3D%22gray%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20contrast_rescaling%3D%22minmax%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20aspect%3D%22equal%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig2%20%3D%20make_subplots(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rows%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cols%3D2%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20column_widths%3D%5B0.5%2C%200.5%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20horizontal_spacing%3D0.02%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20subplot_titles%3D(%22Ground%20truth%22%2C%20%22Submitted%20mask%22)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig2.update_annotations(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20font%3Ddict(size%3D16%2C%20color%3D%22white%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20for%20_tr%20in%20base2.data%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig2.add_trace(copy.deepcopy(_tr)%2C%20row%3D1%2C%20col%3D1)%0A%0A%20%20%20%20for%20_tr%20in%20gt_scatter%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig2.add_trace(copy.deepcopy(_tr)%2C%20row%3D1%2C%20col%3D1)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20Added%20this%3A%0A%20%20%20%20for%20_tr%20in%20base2.data%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig2.add_trace(copy.deepcopy(_tr)%2C%20row%3D1%2C%20col%3D2)%0A%0A%20%20%20%20for%20_tr%20in%20mask_scatters%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig2.add_trace(copy.deepcopy(_tr)%2C%20row%3D1%2C%20col%3D2)%0A%20%20%20%20%23%20----------%0A%0A%20%20%20%20for%20_ax%20in%20%5B%22xaxis%22%2C%20%22xaxis2%22%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig2.layout%5B_ax%5D.update(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showticklabels%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showgrid%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20visible%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20zeroline%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20for%20_ax%2C%20_xanchor%20in%20%5B(%22yaxis%22%2C%20%22x%22)%2C%20(%22yaxis2%22%2C%20%22x2%22)%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig2.layout%5B_ax%5D.update(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showticklabels%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showgrid%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20visible%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20zeroline%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scaleanchor%3D_xanchor%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20autorange%3D%22reversed%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig2.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20coloraxis_showscale%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D0%2C%20r%3D0%2C%20b%3D30%2C%20t%3D30%2C%20pad%3D0)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20plot_bgcolor%3D%22black%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20paper_bgcolor%3D%22black%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20showlegend%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.ui.plotly(fig2)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Solutions%0A%0A%20%20%20%20A%20few%20reference%20segmentation%20workflows%20are%20available%20in%20the%20%5Bsolutions%5D(https%3A%2F%2Fgithub.com%2FEPFL-Center-for-Imaging%2Fsegmentation-challenge%2Ftree%2Fmain%2Fsolutions)%20folder%20in%20the%20repository.%20We%20encourage%20you%20to%20take%20a%20look%20at%20them%20*after*%20the%20workshop!%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A