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】

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简介：
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。

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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】

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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Unet的胰腺癌数据分割研究【含数据集、完整代码及训练结果】

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本研究运用Unet模型进行胰腺癌数据分割，并提供详尽的数据集、完整代码和训练成果展示。适合医学影像分析与深度学习技术结合的研究者参考使用。本项目基于Unet网络对人胰腺癌症进行分割处理。数据集包括胰腺癌症的图像及其对应的掩码（mask），其中1代表胰腺、2代表癌症区域，0则表示背景。在训练过程中，模型经过50个epoch后，在全局像素点准确度上达到了99%，miou指标为0.90。进一步延长训练周期可望提升性能表现。项目代码包含以下部分： - **训练**：通过train脚本自动进行模型训练，并且数据会被随机缩放至设定尺寸的50%-150%之间，实现多尺度训练效果。在utils模块中的compute_gray函数负责将掩码灰度值保存为文本段落件并定义Unet网络输出通道。 - **介绍**：采用余弦衰减策略调整学习率，并且通过matplotlib库绘制了训练集和测试集中损失及iou的曲线图，这些信息存储于run_results目录内。此外还记录有详细的训练日志、最佳权重等数据，在日志中可以查看各类别的iou值、召回率（recall）、精确度（precision）以及全局像素点准确度。 - **推理**：将待处理图像放置在inference文件夹下，直接运行predict脚本即可进行预测操作。具体使用方法请参阅README文档。对于初学者而言也非常友好；如果需要训练自己的数据集，请按照指定格式准备相应数据后替换现有内容便可开始实验。

BDD100K实例分割数据集-含训练验证集及注释用于自动驾驶研究

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本数据集提供超过十万张图像及其标注信息，涵盖多种道路场景和物体类型，专为自动驾驶系统中的目标检测与实例分割任务设计。包含详细的训练、验证数据集划分，助力研究人员深入探索智能驾驶技术。数据集介绍背景：现有的驾驶数据集在视觉内容和支持的任务方面存在不足，无法满足自动驾驶多任务学习的需求。研究人员通常只能在一个数据集中研究一组问题，而现实世界的计算机视觉应用需要执行各种复杂的任务。为此，作者构建了包含10万个视频和10个任务的BDD100K数据集，以评估图像识别算法在自动驾驶领域的进展。该数据集具备地理、环境和天气多样性。本数据集中选取了BDD100K中的实例分割部分，并包含了训练集、验证集以及注释信息。文件夹格式如下： - bdd100k - labels - ins_seg - bitmasks - train - val - colormaps - polygons - ins_seg_train.json - ins_seg_val.json

基于PyTorch的UNet语义分割汽车图像训练代码及数据集

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本项目提供了一个使用PyTorch实现的UNet模型，专门用于对汽车图像进行语义分割。包括预处理后的汽车图像数据集和详细的训练代码，旨在促进自动驾驶领域的研究与开发。 U-Net是一种专为图像分割设计的卷积神经网络（CNN）架构，由欧洲的一位计算机视觉博士生Olaf Ronneberger及其团队在2015年提出。最初用于生物医学领域的医学图像分割任务，后来被广泛应用于其他领域。该模型的名字来源于其独特的U形结构：编码器部分负责捕获输入图像的全局信息，并逐渐降低空间分辨率；而解码器则通过上采样操作逐步恢复细节，同时保持高阶特征的信息。这种设计使得网络能够更好地理解并保留局部和整体之间的联系，在像素级语义分割任务中表现出色。 U-Net的一个关键特性是采用了跳跃连接（skip connections），它将编码器中的某些层与解码器对应位置的层相连，从而促进了低层次细节信息与高层次上下文特征的有效结合。这种机制增强了模型对图像局部结构的理解能力，并提高了整体分割精度和鲁棒性。总体而言，U-Net通过其独特的架构设计，在处理复杂的医学影像和其他类型的图像数据时展现出了卓越的能力。

UNet训练自定义数据集的完整源码

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本项目提供了一个详细的教程和完整的源代码，用于使用PyTorch框架从零开始训练基于UNet架构的模型，专门针对用户自己的定制数据集。适合于医疗图像分割等领域的研究人员和技术人员。 UNet训练自己的数据集完整源码包括数据标注、数据处理、数据划分以及详细的训练教程。该代码适用于皮肤病分割任务，并提供了相应的训练权重。 1. 数据准备：首先需要收集并整理用于训练的皮肤病图像，确保每个图片都有对应的掩膜图（即标记了皮肤病变区域的二值图）。 2. 数据预处理和增强：对原始数据进行清洗、缩放、裁剪等操作以提高模型性能。此外还可以加入随机旋转、翻转等数据增强技术来扩充训练集规模，避免过拟合问题。 3. 划分数据集：将所有图像划分为训练集、验证集以及测试集三部分。通常采用70%:15%:15%的比例分配。 4. 构建和配置UNet模型架构：根据任务需求调整网络参数，如输入大小、通道数等，并设置损失函数（常用的是Dice Loss）及优化器（Adam或SGD）。通过上述步骤可以完成皮肤病分割数据集的训练工作。

基于YOLOv5的BDD100K自动驾驶数据集模型训练

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本研究采用YOLOv5框架，在大规模BDD100K自动驾驶数据集上进行模型训练与优化，旨在提升车辆检测精度和实时性能。 yolov5s.pt模型使用了5000张图片训练，并进行了80个epoch的迭代；而yolov5n.pt模型则使用了6000张图片进行训练，总共经历了120个epoch。此外，yolov5n.engine可以用于TensorRT加速。

自动驾驶中的车道线检测及增强数据集

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本研究专注于自动驾驶领域内的关键技术——车道线检测，通过构建和利用增强数据集提升算法精度与鲁棒性，推动智能驾驶系统的安全性和可靠性。车道线检测是一种自动识别道路标线的技术，旨在帮助车辆保持在指定的车道内，并避免与其他车道上的车辆发生碰撞。因此，准确的车道线检测能够使自动驾驶汽车对其位置和状态做出正确的决策判断，从而确保安全驾驶。

基于Unet-MobileNet的腹部肝脏图像分割实战代码【含完整代码和数据集等】

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本项目提供了一套基于Unet-MobileNet模型进行腹部肝脏图像自动分割的实战教程与代码实现，包含详尽的数据预处理、模型训练及评估步骤，并附有开源代码和数据集。基于Unet-Mobilenet的腹部肝脏图像分割实战代码提供了完整的数据集及训练脚本，并增加了新的评估指标如loss、iou、dice、recall以及precision及其对应的平均值（mean）。此外，还生成了各类别的曲线图与平均值的曲线图（针对训练集和验证集）。该项目使用LIver数据集进行模型训练。经过100个epoch后，验证集中各指标如下： - 精确率 (Precision): [0.9846, 0.9590] - 召回率 (Recall): [0.9958, 0.8642] - IoU: [0.9805, 0.8334] - Dice系数: [0.9901, 0.9092] 平均值为： - 平均精确率 (Mean Precision): 0.9718 - 平均召回率 (Mean Recall): 0.9300 - 平均Dice系数 (Mean Dice): 0.9497 - 平均IoU: 0.9070 如需使用自己的数据集进行训练，可以参考项目中的readme文件。