128.52MBZIP

本项目为 Unet 多尺度分割实战项目（包含数据集）

数据集采用腹部多脏器5类别分割数据集

项目介绍：总大小137MB

1.train 脚本会自动训练，代码会自动将数据随机缩放为设定尺寸的0.5-1.5倍之间，实现多尺度训练。为了实现多分割项目，utils中的compute_gray函数会将mask灰度值保存在txt文本，并且自动为UNET网络定义输出的channel

2.项目的预处理函数全部重新实现，可以在transforms.py自行查看。

3.网络训练了50个epochs，miou达到0.72左右，学习率采用cos衰减，训练集和测试集的损失和iou曲线可以在run_results文件内查看，图像由matplotlib库绘制。除此外，还保存了训练日志，最好权重等，在训练日志可以看到每个类别的iou、recall、precision以及全局像素点的准确率等等

4.预测脚本可以自动推理inference下所有图片

代码做了注释，自行下载查看，想要训练自己的数据，参考README文件，傻瓜式运行

资源下载

此资源下载价格为29.0金币，请先登录

资源声明（购买视为同意此声明）：
1.在网站平台的任何操作视为已阅读和同意网站底部的注册协议及免责声明，本站资源已是超低价，且不提供技术支持
2.部分网络用户分享网盘地址有可能会失效，如发生失效情况请发邮件给客服code711cn#qq.com (把#换成@)会进行补发
3.本站站内提供的所有可下载资源（软件等等）本站保证未做任何负面改动；但本网站不能保证资源的准确性、安全性和完整性，用户下载后自行斟酌，我们以交流学习为目的，并不是所有的源码都不是100%无错或无bug；需要您有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试修改代码并解决报错。同时本站用户必须明白，源码便利店对提供下载的软件等不拥有任何权利，其版权归该资源的合法拥有者所有。
4.本站所有资源仅用于学习及研究使用,请必须在24小时内删除所下载资源，切勿用于商业用途，否则由此引发的法律纠纷及连带责任本站和发布者概不承担
5.因资源可复制性，一旦购买均不退款，充值余额也不退款