128.52MBZIP

이 프로젝트는 Unet 멀티스케일 세분화 실습 프로젝트(데이터 세트 포함)입니다.

데이터 세트는 복부 다중 장기 5가지 카테고리 세분화 데이터 세트를 사용하여 세분화되었습니다.

프로젝트 설명: 총 크기 137MB

1.train 스크립트가 자동으로 훈련하면 코드가 자동으로 데이터를 설정된 크기의 0.5-1.5배 사이로 무작위로 스케일링하여 멀티 스케일 훈련을 수행합니다. 다중 세분화 프로젝트를 구현하기 위해 utils의 compute_gray 함수는 마스크 회색 값을 txt 텍스트에 저장하고 UNET 네트워크의 출력 채널을 자동으로 정의합니다.

2. 프로젝트의 전처리 함수는 모두 다시 구현되며, transforms.py에서 확인할 수 있습니다.

3. 네트워크는 50회에 걸쳐 훈련되었고, miou는 약 0.72, 학습률은 코스 붕괴, 훈련 및 테스트 세트의 손실 및 iou 곡선은 run_results 파일에서 볼 수 있으며, 이미지는 matplotlib 라이브러리로 그려졌습니다. 이 외에도 훈련 로그, 최적 가중치 등이 보관되며, 훈련 로그 등에서 각 카테고리에 대한 iou, 회수율, 정밀도, 글로벌 픽셀 포인트 정확도 등을 확인할 수 있습니다.

4. 예측 스크립트는 추론 중인 모든 이미지에 대해 자동으로 추론할 수 있습니다.

코드는 주석이 달려 있으므로 직접 다운로드하여 확인하고, 직접 데이터를 훈련하고 싶다면 README 파일을 참조하여 초보자를 위해 실행해 보세요!

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