369.01MBZIP

Этот проект представляет собой практический проект deeplab+Resnet101 по многомасштабной сегментации (включая набор данных), основа заменена на resnet101

В качестве базы данных используется большой набор данных сегментации изображений BRATS, который можно запускать напрямую

Скрипт 1.train автоматически обучает, код автоматически случайным образом масштабирует данные в пределах 0,5-1,5 раза от размера набора, чтобы добиться многомасштабного обучения. Для реализации проекта мультисегментации функция compute_gray в utils сохранит значение серого цвета маски в тексте txt и автоматически определит выходные классы для сети UNET

2. все функции препроцессинга проекта реализованы заново, что можно увидеть в файле transforms.py.

3. сеть обучалась всего 10 эпох, miou достигла примерно 0,51, скорость обучения была cos decayed, кривые потерь и iou для обучающего и тестового наборов можно посмотреть в файле run_results, а изображения были нарисованы библиотекой matplotlib. Кроме того, сохраняются журналы обучения, лучшие веса и т. д., в журналах обучения можно увидеть iou, recall, precision и глобальную точность точек пикселей для каждой категории и т. д.

4. Скрипты предсказания могут автоматически рассуждать обо всех изображениях в соответствии с выводами

Код закомментирован, скачайте и проверьте его самостоятельно, если вы хотите обучить свои собственные данные, обратитесь к файлу README и запустите его для чайников!

Скачать ресурс

Цена загрузки этого ресурса составляет39.0Золотые монеты, пожалуйста, сначалавойти в систему

Заявление о ресурсах (покупка считается согласием с этим заявлением):
1. любая операция в веб-платформе считается прочитал и согласился с нижней части сайта регистрационное соглашение и отказ от ответственности, этот сайт ресурсы были ультра-низкая цена, и не предоставляет техническую поддержку
2. некоторые пользователи сети поделиться сетевой адрес диска может быть недействительным, таких как возникновение сбоев, пожалуйста, отправьте письмо в службу поддержки код711cn#qq.com (замените # на @) будет составлен, чтобы отправить
3. этот сайт предоставляет все загружаемые ресурсы (программное обеспечение и т.д.) сайт, чтобы гарантировать, что никаких негативных изменений; но этот сайт не может гарантировать точность, безопасность и целостность ресурсов, пользователь загружает по своему усмотрению, мы общаемся, чтобы узнать для целей не все исходный код не 100% безошибочно или нет ошибок; вы должны иметь определенную основу, чтобы быть в состоянии читать и понимать код, чтобы быть в состоянии изменить отладку! код и устранять ошибки. В то же время, пользователи данного сайта должны понимать, что Source Code Convenience Store не владеет никакими правами на программное обеспечение, предоставленное для скачивания, авторские права принадлежат законному владельцу ресурса.
4. все ресурсы на этом сайте только для обучения и исследовательских целей, пожалуйста, должны быть удалены в течение 24 часов после загрузки ресурсов, не используйте в коммерческих целях, в противном случае юридические споры, возникающие с сайта и издателя залога ответственности сайта и не будет нести!
5. в связи с воспроизводимым характером ресурсов, приобретенные ресурсы не подлежат возврату, баланс пополнения также не подлежит возврату