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基于UNet的语义分割实现示例

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简介：
本项目采用深度学习方法，利用改进的UNet模型进行图像语义分割。通过实验验证了该网络在特定数据集上的有效性和优越性，为语义分割任务提供了新的解决方案和参考实例。 data文件夹里存放的是数据集，其中RGB图像作为输入，通道数为3；figure_ground是掩码（mask），通道数为1。 datasets.py：定义了数据集的加载方式。 loss.py：使用Dice Loss作为损失函数。 test.py：用于测试模型性能，输入一张图片并输出训练结果。 train.py：负责训练过程。 Unet.py：实现了UNet模型。

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  • 基于UNet的语义分割实现示例
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    本项目采用深度学习方法，利用改进的UNet模型进行图像语义分割。通过实验验证了该网络在特定数据集上的有效性和优越性，为语义分割任务提供了新的解决方案和参考实例。 data文件夹里存放的是数据集，其中RGB图像作为输入，通道数为3；figure_ground是掩码（mask），通道数为1。 datasets.py：定义了数据集的加载方式。 loss.py：使用Dice Loss作为损失函数。 test.py：用于测试模型性能，输入一张图片并输出训练结果。 train.py：负责训练过程。 Unet.py：实现了UNet模型。
     
  • 基于Pytorch的Python UNet实现图像语义分割
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    本项目采用PyTorch框架实现了UNet模型，专门用于图像的语义分割任务。通过深度学习技术，能够准确识别并标注图像中的不同区域和对象。 使用Pytorch实现图像语义分割的U-Net，并结合密集CRF后处理技术。
     
  • 基于SwinTransformer、ResNet和Unet的ST-Unet语义分割网络代码实现
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    本项目实现了结合Swin Transformer与ResNet架构的ST-Unet语义分割模型，并提供了详细的代码及文档支持。 ST-Unet是一种结合了Swin Transformer、ResNet和Unet的语义分割网络。原论文提供的源码较为复杂且存在不少错误与资源缺失问题。我对此进行了整理和完善，使其更加通俗易懂，并补充了一些不足之处。这份代码适合初学者进行语义分割相关研究或实践使用。
     
  • 基于UNet的深度学习语义分割
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    本研究采用UNet架构进行深度学习语义分割，旨在提高图像中对象边界的精确度与整体区域划分的质量。通过优化网络结构和训练策略，我们实现了在多个数据集上的性能提升，为医疗影像分析及自动驾驶等领域提供了强有力的工具和技术支持。 基于UNet结构的语义分割模型开箱即用，从训练到预测都有详细的保姆级教程支持。用户可以调整模型参数大小，使该模型在Jetson Nano上达到25fps的速度。
     
  • Unet语义分割入门案例解析
    优质
    本案例详细介绍了基于Unet架构进行图像语义分割的基础知识和实践步骤，适合初学者快速掌握该领域的基本技能。 YouTube上有优秀的Unet入门实例教程，从零开始实现的Unet语义分割：观看视频可以学习到相关内容。 数据集来源于Kaggle竞赛。 我稍微对原数据进行了整合，方便大家跟着视频一起做实验。
     
  • 基于Swin-Unet-Transformer的二分类语义分割网络
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    本研究提出了一种基于Swin-Unet-Transformer架构的新型二分类语义分割模型，旨在提高复杂场景下图像细节识别与分割精度。 1. 增加了数据加载部分，并优化了二分类的损失函数。 2. 添加了必要的中文注释以便更好地理解代码。 3. 附带了自己的数据集以供测试使用。 4. 如有问题，欢迎随时联系交流。
     
  • 基于PyTorch的UNet语义分割模型及代码
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现经典UNet语义分割模型，并提供详细的代码和文档。适用于医学图像处理等领域研究与应用开发。 模型在FloodNet数据集上进行了训练，mIOU达到了0.83左右。为了训练自己的数据集，建议将输入的训练图像切分为384x384的小图片后再进行模型训练。推荐使用标准UNet架构，并按照以下方式来训练你自己的模型： 首先，在`train.py`文件中修改数据集地址为你自己的文件夹路径。 然后可以采用如下命令行参数进行训练： ``` python train.py --epochs 20 --batch-size 16 --learning-rate 2e-4 --scale 1 --validation 0.1 --classes 10 --amp ``` 其中，`--amp`表示使用半精度训练模式。而`--scale`参数用于在图片已经裁剪为384x384大小的情况下不需要再进行缩放处理。
     
  • 基于Unet的语义分割训练及TensorRT部署
    优质
    本项目采用Unet模型进行图像语义分割训练，并使用TensorRT实现高效推理部署，适用于快速、准确地处理大规模图像数据。 Unet语义分割训练以及TensorRT部署的相关内容。
     
  • 3D-Unet:基于Chainer的大脑分割3D Unet实现
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    本研究利用深度学习框架Chainer实现了3D U-Net模型，专为大脑图像自动分割设计，旨在提高医学影像分析精度与效率。 3D Unet的Chainer实现用于大脑分割任务。培训配置位于configs/base.yml文件内。由于GPU内存限制，我们采用了基于补丁的方法进行训练。该方法要求使用SimpleITK v4，并遵循yaml格式定义网络架构中的3D Unet结构。 为了训练3D Unet模型，请参考以下命令行参数： - `python train.py -h`：显示帮助信息。 - `--gpu GPU, -g GPU`：指定GPU ID（输入负值表示使用CPU）。 - `--base BASE, -B BASE`：程序文件的基本目录路径。 - `--config_path CONFIG_PATH`：配置文件的路径。
     
  • 免费的UNet语义分割源码
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    本项目提供一个免费的UNet语义分割模型源代码，适用于医学图像、遥感影像等领域的二值及多类分割任务。 请参考我的博客“完结篇：什么是语义分割？原理+手写代码实现？”来了解相关知识和技术细节。