基于UNet的视网膜血管分割代码

简介：
本项目提供了一种基于UNet架构的深度学习模型，用于自动分割视网膜图像中的血管结构。该代码旨在辅助医学研究与临床诊断，提高视网膜疾病的检测效率和准确性。 UNet医学影像分割源码的文件结构如下： - src：包含搭建U-Net模型的相关代码。 - train_utils：包括训练、验证以及多GPU训练所需的模块。 - my_dataset.py：自定义数据集类，用于读取DRIVE数据集（视网膜血管分割）。 - train.py：以单个GPU为例的训练脚本示例。 - train_multi_GPU.py：专为使用多个GPU进行训练而设计的脚本。 - predict.py：简易预测脚本，利用已训练好的权重文件对新图像进行预测测试。 - compute_mean_std.py：统计数据集各通道均值和标准差。