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SA-UNet: 开源的SA-UNet代码

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简介：
简介：SA-UNet是一款开源的深度学习模型代码，基于U型网络架构并引入了自适应模块，专为医学图像分割任务优化设计。 该代码适用于论文《用于视网膜血管分割的空间注意U-Net》。我们在DRIVE和CHASE DB1数据集上报告了最新的性能结果。此代码由布达佩斯技术经济大学（CME）的郭长禄编写。 我们的训练与评估在Ubuntu 16.04系统下进行，但同样适用于Windows和其他操作系统环境。对于数据扩充部分包括：(1) 随机旋转； (2) 增加高斯噪声； (3) 色彩抖动；以及（4）水平、垂直和对角线翻转。 如果您不需要上述的数据增强操作，可以直接获取代码进行使用。训练时可以运行相关脚本，测试或评估则可以通过相应的命令执行。 环境需求：Keras 2.3.1 和 Tensorflow = 1.14.0 关于Keras：这是一个简洁且模块化程度高的神经网络库，用Python编写，并可在TensorFlow或者Theano上运行。它的设计重点在于快速实验与实现想法的便捷性。

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  • SA-UNet: 开源的SA-UNet代码
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    简介：SA-UNet是一款开源的深度学习模型代码，基于U型网络架构并引入了自适应模块，专为医学图像分割任务优化设计。 该代码适用于论文《用于视网膜血管分割的空间注意U-Net》。我们在DRIVE和CHASE DB1数据集上报告了最新的性能结果。此代码由布达佩斯技术经济大学（CME）的郭长禄编写。 我们的训练与评估在Ubuntu 16.04系统下进行，但同样适用于Windows和其他操作系统环境。对于数据扩充部分包括：(1) 随机旋转； (2) 增加高斯噪声； (3) 色彩抖动；以及（4）水平、垂直和对角线翻转。 如果您不需要上述的数据增强操作，可以直接获取代码进行使用。训练时可以运行相关脚本，测试或评估则可以通过相应的命令执行。 环境需求：Keras 2.3.1 和 Tensorflow = 1.14.0 关于Keras：这是一个简洁且模块化程度高的神经网络库，用Python编写，并可在TensorFlow或者Theano上运行。它的设计重点在于快速实验与实现想法的便捷性。
     
  • SA-SVM源代码包RAR版
    优质
    SA-SVM源代码包RAR版包含了用于支持向量机(SVM)算法优化的智能算法（如模拟退火）的相关源代码，适用于深入研究和开发人员实践。此压缩文件格式为RAR，内含详细的文档与示例，帮助用户快速上手并应用SA-SVM技术解决实际问题。 需要模拟退火算法优化支持向量机以及模拟退火算法优化支持向量回归机的完整Matlab代码，并且这些代码可以直接运行并包含详细的注释。
     
  • TensorFlow2.0-Unet: 源码实现ResNet与Unet
    优质
    本项目采用TensorFlow 2.0框架开发，实现了结合ResNet残差网络结构和U-Net架构的医学图像分割模型。代码公开，便于学习与研究。 使用TensorFlow 2.0的UNet和ResNet配置环境，请按照以下步骤操作：安装所需的库（通过运行`-r require.txt`），然后执行`demo.py`脚本以查看结果。具体的操作指南可以在名为说明.txt的文件中找到。
     
  • Darknet平台下的医学图像算法UNet及UNet++开源实现代码
    优质
    本项目提供在Darknet平台上针对医学图像处理的UNet和UNet++算法的开源实现代码，适用于研究与开发。 医学图像算法unet和unet++的darknet开源实现代码（深度学习/神经网络），项目源码包含各种说明文件、批处理调用文件、训练图像集以及网络模型配置文件。
     
  • UNet代码实现
    优质
    本项目为深度学习领域的图像分割任务提供了一个基于PyTorch框架的UNet模型代码实现。包含了数据预处理、网络训练及评估等模块，适用于医学影像分析等多种场景。 U-net网络可以结合自己的数据集运行程序并训练模型。
     
  • UNET-ZOO: 包含UNet、UNet++、Attribute-UNet、R2UNet、CENet和SegNet、FCN
    优质
    UNET-ZOO是一个综合性的深度学习模型集合，内含多种先进的编码器解码器架构如UNet系列（包括UNet、UNet++）、Attribute-UNet、R2UNet以及其它用于图像分割的经典网络CENet和SegNet。 UNET-ZOO 包含 unet、unet++、attribute-unet、r2unet、cenet、segnet 和 fcn。运行环境为 Windows 10 或 Ubuntu 系统，使用 PyCharm 编程工具以及 Python3.6 版本和 Pytorch1.3.1。 要开始操作，请先修改 dataset.py 文件中的数据集路径。然后按照以下命令示例进行操作：python main.py --action train&test --arch UNet --epoch 21 --batch_size 21 执行上述指令后，将会生成三个文件夹：“结果”、“saved_model”和“saved_predict”。 - saved_model 文件夹中会保存经过训练后的模型。 - 结果文件夹内包含指标的日志以及折线图等信息。 - 在 saved_predict 文件夹里则存放预测相关的结果。
     
  • SA密码找回
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    SA密码找回介绍了一种恢复或重置系统管理员（SA）账户密码的方法。当用户忘记数据库系统的登录密码时，该指南提供了解决方案和步骤，确保数据访问的安全与便捷。 忘记SA找回方法：如果忘记了SQL Server的系统管理员（SA）账户密码，可以通过以下步骤尝试恢复： 1. 使用SQL Server安装盘或媒体进行修复。 2. 通过配置SQL Server以允许Windows身份验证模式登录，并创建新的SA用户。 3. 修改注册表来重置密码。 请注意，在执行任何操作之前，请确保备份重要数据和文件。
     
  • 基于Darknet的医学图像算法UNet和UNet++的开源实现1
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    本文介绍了在Darknet框架下对医学影像分割经典网络模型UNet及改进版UNet++的开源实现方法，为研究者提供便捷高效的实验平台。 首次使用建议先运行darknet_no_gpu.exe这个版本（CPU版本，配置要求低）。发行版本说明：本开源项目基于AlexeyAB大神的Windows版。