本项目展示如何使用Keras实现经典的U-Net架构，用于医学影像中的图像分割任务。通过案例学习高效处理和分析医疗图像的技术方法。
U-Net是一个强大的卷积神经网络，专为生物医学图像分割而开发。尽管我在测试图像蒙版上犯了一些错误，但预测对于分割非常有用。Keras的U-Net演示实现用于处理图像分割任务。
特征：
- 在Keras中实现的U-Net模型
- 蒙版和覆盖图绘制的图像
- 训练损失时期记录
- 用于绘制蒙版的json文件
- 数据扩充以减少训练过程中的过拟合
获取帮助的方法包括使用labelme工具来获取蒙版点。此外，还有一个实用程序可以帮助查看模型的功能。
按数字顺序接收文件：
```python
def last_4chars(x):
return x[-7:]
file_list = os.listdir(testjsons) # 示例代码
for j, filename in enumerate(sorted(file_list, key=last_4chars)):
```
这段代码用于从指定目录中读取所有JSON文件，并根据特定规则进行排序。
5星
