不同类型图像分割中Unet模型的应用与实现
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简介：
本文探讨了在不同类型的图像分割任务中应用U-Net模型的方法和效果，详细介绍了该模型的具体实现过程。
不同类型的图像分割Unet模型的实现
UNet - U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络
RCNN-UNet - 基于U-Net (R2U-Net) 的循环残差卷积神经网络，用于医学图像分割
注意 Unet - 注意 U-Net：学习在哪里寻找胰腺
RCNN-Attention Unet - Attention R2U-Net ：仅集成两个最近的先进作品（R2U-Net + Attention U-Net）
嵌套 UNet - UNet++：用于医学图像分割的嵌套 U-Net 架构
具有图层可视化功能
pip install -r requirements.txt
t_data = # 输入数据
l_data = # 标签输入
test_image = # 测试图片
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