包含完整代码+标注好的数据集 附带完整代码和标注数据

简介：
超声甲状腺结节图像数据集：其中包含具有典型超声特征的甲状腺结节图像样本参数：优化模块采用AdamW算法实现，在学习过程中采用了基于余弦衰减的学习速率调节方法，分类损失函数作为评估标准。通过运行1.train脚本，系统会输出训练和验证集合的损失曲线、IOU趋势图以及学习率衰减趋势图。同时，该脚本还生成了训练日志文件，并附带最后和最佳权重模型文件。 2.validate脚本的目的在于对模型性能进行评估。该脚本能够计算测试集上的IOU、Recall、Precision以及像素级准确性等指标。（注：训练集用于网络参数拟合，验证集则用于优化超参数，而测试集则是评估模型最终表现的重要依据。） 3.predict脚本旨在对输入图像进行推断，并生成相应的ground truth掩膜图和 ground truth加原图的掩膜图。 代码做了详细注释，可以自行下载查看，想要训练自己的数据，参考README文件，傻瓜式运行 对代码进行了详尽的说明或标注，方便用户在本地进行查看和分析；希望提升模型性能并实践相关技术，请参考README文件，操作简便。