271.35MBZIP

이 프로젝트는 데이터 세트, 코드, 학습된 가중치 파일을 포함한 Unet 멀티스케일 세분화 실습 프로젝트입니다. 이 코드는 테스트를 거쳤으며 바로 사용할 수 있습니다.

프로젝트 설명: 총 크기 271MB

이 프로젝트의 데이터 세트: 2D 이미지 분할을 위한 BraTS 3D 뇌종양 이미지 슬라이싱 프로젝트

이 네트워크는 단 10회의 훈련만으로 0.97의 글로벌 픽셀 정확도와 0.53의 미우를 달성했으며, 훈련 에포크가 증가하면 성능이 더욱 향상됩니다.

코드 소개:

훈련] TRAIN 스크립트는 자동으로 훈련하고, 코드는 자동으로 데이터를 설정된 크기의 0.5배에서 1.5배 사이로 무작위로 스케일링하여 멀티 스케일 훈련을 달성합니다. 다중 세분화 프로젝트를 달성하기 위해 utils의 compute_gray 함수는 마스크 회색 값을 txt 텍스트에 저장하고 UNET 네트워크의 출력 채널을 자동으로 정의합니다.

[소개] 학습률은 코스 감쇠, 학습 및 테스트 세트의 손실 및 iou 곡선은 run_results 파일에서 볼 수 있으며, 이미지는 matplotlib 라이브러리를 통해 그려집니다. 이 외에도 훈련 로그, 최적 가중치 등이 보관되며, 훈련 로그에서는 각 카테고리별 iou, 리콜, 정밀도, 글로벌 픽셀 포인트 정확도 등을 확인할 수 있습니다.

추론할 이미지를 추론 디렉토리에 넣고 매개변수를 설정하지 않고 바로 예측 스크립트를 실행합니다.

초보자도 누구나 사용할 수 있는 README 파일에 대한 구체적인 참조입니다.

리소스 다운로드

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