271.35MBZIP

このプロジェクトは、データセット、コード、学習済み重みファイルを含む、Unetマルチスケールセグメンテーションの実用的なプロジェクトです。コードはテスト済みで、直接使用することができます。

プロジェクト概要：総容量271MB

このプロジェクトのデータセット: BraTS 3d Brain Tumour Image Slicing for 2D Image Segmentation プロジェクト

わずか10エポックの訓練で、このネットワークは0.97のグローバルピクセル精度と0.53のmiouを達成し、訓練エポックを増やすとさらに性能が向上する。

コード紹介：

トレーニング]TRAINスクリプトは自動的にトレーニングを行い、コードは自動的にデータをセットサイズの0.5倍から1.5倍にランダムにスケーリングし、マルチスケールトレーニングを実現する。マルチセグメンテーションプロジェクトを達成するために、utilsのcompute_gray関数はマスクグレイ値をtxtテキストに保存し、UNETネットワークの出力チャンネルを自動的に定義する。

[導入] 学習率はcos減衰し、学習セットとテストセットの損失曲線とiou曲線はrun_resultsファイル内で見ることができ、画像はmatplotlibライブラリによって描画される。学習ログでは、各カテゴリのiou、recall、precision、global pixel point accuracyなどを見ることができる。

推論する画像を推論ディレクトリに置き、パラメータを設定せずにpredictスクリプトを直接実行します。

READMEファイルへの具体的な言及は、初心者であれば誰でも利用できる。

リソースダウンロード

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