PyTorch下的U-Net图像分割与ResNet细胞分类实战代码

简介：
本项目提供在PyTorch框架下实现的U-Net模型用于图像分割和基于ResNet的细胞分类模型。包括详细注释的实战代码，适合深度学习初学者实践。 在当前人工智能领域，特别是深度学习技术逐渐成熟并广泛应用的背景下，图像处理技术正在医疗行业引发一场变革。医学图像处理的重要性在于它能够帮助医生更准确地诊断疾病，并提高治疗效果。本课程主要围绕两个关键部分进行：基于U-Net的图像分割技术和基于Resnet网络的细胞分类技术。 首先介绍的是U-Net，这是一种用于生物医学图像分割任务中的卷积神经网络架构。由于其编码器与解码器结构，即使在标注数据有限的情况下也能实现高效利用上下文信息，并达到较好的分割效果。这种通过连接高级特征图和上采样特征图的机制使得U-Net在网络处理复杂背景下的图像时表现出色，在医学领域得到了广泛应用。 另一方面，Resnet网络（残差网络）是另一种在图像识别任务中表现优异的深度学习架构。它引入了“残差学习”的概念解决了训练过程中梯度消失的问题，并能够支持更深层次的神经网络模型以提高准确率和效率。在细胞分类的应用场景下，利用Resnet可以将细胞图像精确地归类为不同的类别。 本课程中的实战代码旨在指导学生如何使用PyTorch这一强大的深度学习框架实现上述技术。通过提供的实例项目，学生们能够亲自编写并运行基于U-Net的分割任务和基于Resnet的分类模型，并理解其背后的原理与技巧。 关于在代码执行过程中遇到的问题AttributeError: module ‘albumentations.augmentations.transforms‘ has no attribute ‘RandomRotate90’。这通常是因为使用者试图调用一个不存在的方法或属性，可能是由于安装版本不兼容或者代码本身的错误导致的。解决此问题需要检查当前使用的库版本，并确保它与所需代码匹配；如果发现使用的是旧版，则需更新相应的库调用。 本课程的目标是让学生通过实战项目了解并掌握在医学图像处理中利用深度学习技术，特别是U-Net和Resnet模型的方法来实现图像分割及细胞分类。这些技能可以帮助学生更深入地理解相关技术的应用，并具备解决实际问题的能力。