Advertisement

基于Unet与SAM融合的提示框Prompt在腹部多器官分割中的应用：实战代码、数据集及训练成果分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：7Z

简介：
本研究结合Unet和SAM模型，创新性地引入了提示框Prompt机制，专门应用于腹部多器官的精确分割。通过详细的数据集处理、模型训练以及实验结果分析，展示了该方法在提高分割精度与效率方面的优越性能。文中还提供了实战代码供读者参考学习。 本项目使用PyTorch实现，结合SAM的提示框功能对腹部多脏器进行分割训练与测试。代码包含完整的训练脚本以及一个提供用户界面（UI）的单张图片推理部分，允许通过绘制边界框来完成UNet和SAM模型的联合分割操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Unet与SAM融合的提示框Prompt在腹部多器官分割中的应用：实战代码、数据集及训练成果分析
    优质
    本研究结合Unet和SAM模型，创新性地引入了提示框Prompt机制，专门应用于腹部多器官的精确分割。通过详细的数据集处理、模型训练以及实验结果分析，展示了该方法在提高分割精度与效率方面的优越性能。文中还提供了实战代码供读者参考学习。 本项目使用PyTorch实现，结合SAM的提示框功能对腹部多脏器进行分割训练与测试。代码包含完整的训练脚本以及一个提供用户界面（UI）的单张图片推理部分，允许通过绘制边界框来完成UNet和SAM模型的联合分割操作。
     
  • 使用Transformer-Unet进行腹部多器官13类别分割的实践教程【含代码、数据集和训练成果】
    优质
    本教程详细介绍如何利用Transformer-U-Net模型对腹部CT图像中的13种器官进行精准分割，包含详细代码、高质量数据集及训练结果展示。 腹部多脏器包含13个类别：0. 背景 1. 脾脏 2. 右肾 3. 左肾 4. 胆囊 5. 食道 6. 肝脏 7. 胃 8. 主动脉 9. 下腔静脉 10.门静脉和脾静脉 11.胰腺 12右肾上腺 13左肾上腺 训练参数使用优化器AdamW，学习率衰减策略采用余弦退火算法，损失函数为交叉熵。 train脚本会生成针对训练集、验证集的loss曲线、iou曲线、学习率变化情况以及数据可视化图像，并且在完成整个过程后输出最终和最佳权重文件。 evaluate 脚本用于评估模型性能，在测试集中计算出iou值、召回率（recall）、精确度（precision）及像素准确率等指标。训练集用于网络拟合，验证集则用来调整参数设置，而测试集的作用在于评价整个模型的效能。 predice脚本负责推理图像处理，并生成预测结果与原始图像叠加后的掩膜图。 代码中包含详细注释，方便用户自行下载查看；若需使用自己的数据进行训练，请参考README文件中的指示操作即可实现简单快捷地运行流程。在经过100个epoch的训练后，模型在测试集上的表现达到了像素准确率98.8%，平均iou为75.5%。
     
  • Unet与Resnet在深度学习中的应用：实战腹部多脏器五类分割项目及多尺度训练技巧
    优质
    本文探讨了基于Unet和Resnet模型的深度学习技术在腹部多脏器五类分割项目中的应用，并介绍了有效的多尺度训练技巧，以提高模型性能。 本项目为基于Unet+Resnet的多尺度分割实战项目（包含数据集），其中Unet的骨干网络被替换为了ResNet。 **数据集介绍：** 采用的是腹部多脏器5类别的分割数据集，总大小约为363MB。 **项目说明：** 1. **训练脚本自动执行**：train 脚本能自动进行模型训练。代码会将输入的数据随机缩放为设定尺寸的0.5到1.5倍之间，以实现多尺度训练效果。在utils模块中的compute_gray函数中实现了mask灰度值保存至txt文件的功能，并且该脚本还会根据需求定义UNET网络输出通道的数量。 2. **预处理功能**：项目的全部预处理函数都经过了重新设计和优化，在transforms.py 文件中有详细的实现代码供查阅。 3. **训练效果与结果展示**：模型在50个epochs的训练后，miou（平均交并比）达到了约0.84。学习率采用余弦退火策略调整。run_results文件夹内保存了训练集和测试集上的损失值及IoU曲线图，并且利用matplotlib库绘制这些图像结果；此外还保留有详细的训练日志、最佳权重等信息，使得每个类别及其全局像素点的准确度指标（如iou、recall、precision）一目了然。 4. **预测功能**：项目提供了一个推理脚本，能够自动处理inference文件夹下的所有图片进行分割任务。 整个代码库中添加了大量的注释以帮助理解。如果需要训练自己的数据集，请参考README文档中的指南操作即可轻松运行。
     
  • 基于FCN网络的腹部多脏器5分割实战数据分析
    优质
    本研究运用全卷积神经网络（FCN）技术进行腹部CT图像处理，专注于自动化识别与分割肝脏、肾脏等五种重要器官，提供精准医疗分析支持。 本项目基于FCN网络对腹部多脏器数据集进行处理，并包含数据集、代码及训练好的权重文件。经测试，可以直接使用提供的代码。 该数据集中包括五种器官的分割任务，采用FCN网络经过20个epoch的训练后，在全局像素点准确度上达到了0.99，miou为0.80；若增加训练周期，则性能将进一步提升。 项目中的主要文件如下： 【train.py】此代码会根据标签灰度值自动计算并获取FCN网络输出结果。可以根据不同的任务需求调整超参数backbone（可以选择resnet50或resnet101作为特征提取的主干），同时为了更好的可视化效果，该脚本还会将预处理后的数据保存在指定目录中。 【介绍】学习率采用余弦退火算法进行优化；损失函数选用交叉熵，并使用了收敛速度更快的Adam优化器。训练集和测试集中关于损失值及iou曲线的数据可以在run_results文件夹内查看，此外还保存有详细的训练日志、最佳权重等信息，在这些记录中可以看到每个类别的iou、召回率（recall）、精确度（precision）以及全局像素点准确率。 【predict.py】将待推理的图像放在inference目录下，并直接运行预测脚本即可完成任务。 具体操作方法请参考README文件，即使是初学者也能轻松上手。
     
  • 基于Unet++的自动驾驶车道线分割实战【含数据集、完整代码及训练成果】
    优质
    本项目采用Unet++模型进行自动驾驶中的车道线分割任务，并提供详尽的数据集、完整代码和训练结果，助力研究与开发。 基于 UnetPlusPlus 网络的自动驾驶车道线分割实战代码均为手写，全网无重复内容。使用自己的数据进行训练非常简单，只需正确摆放好数据即可参考README文件，即使是初学者也能轻松上手。 所使用的数据集为自动驾驶车道线分割（包含两类别的约3200张图像及其标注）。经过仅测试了30个epoch的初步验证后，在全局像素点准确度达到了0.995、精确度为0.907，召回率为0.908，Dice系数为0.91。随着训练轮次增加，性能还将进一步提升。 代码中提供了多种优化器选择（包括Adam、SGD和RMSProp），并采用了BCE逻辑损失函数作为主要的损失计算方法；学习率衰减则支持常规恒定lr、余弦退火算法以及step式的学习率调整。训练过程中会自动生成最佳与最终模型权重，同时还会提供数据预处理后的可视化效果图、Dice系数和loss曲线等结果展示及详细的训练日志记录。
     
  • 基于Swin-Transformer和Unet的项目：采用自适应多尺度训练进行腹部五类器官分割
    优质
    本项目结合了Swin-Transformer与U-Net架构，通过创新性的自适应多尺度训练策略，实现了对腹部五种关键器官的精准自动分割。 项目介绍：数据集大小为234MB。 本项目使用的是腹部多脏器5类别分割数据集。 网络在训练了300个epochs后，全局像素点的准确度达到0.989，miou值为0.814。如果进一步增加训练epoch数，性能预计会更优。 代码介绍： 【训练】train 脚本自动执行模型训练任务，并将数据随机缩放至设定尺寸的0.5到1.5倍之间以实现多尺度训练。在utils中的compute_gray函数中保存了mask灰度值于txt文本段落件，同时自动生成网络输出层所需的通道数。 【介绍】学习率采用cosine衰减策略，在run_results目录下可以查看训练集和测试集的损失及IOU曲线图，这些图像由matplotlib库生成。此外还保存有训练日志、最佳权重等信息，其中包含每个类别的IOU值、召回率、精确度以及全局像素点准确率。 【推理】将需要进行预测的图片放置于inference文件夹下，并运行predict脚本即可完成预测过程。 具体使用方法可参考README文档。此项目设计简单易用，适合初学者操作。