ISIC2018_Task01神经网络分割模型

简介：
简介：ISIC 2018 Task 01 神经网络分割模型是专为皮肤病变边界自动检测设计的一种深度学习方法，利用卷积神经网络技术实现高效精准的图像分割。 简介：本段落介绍了一个自行搭建的分割模型（2D-二分类任务），包括数据加载、预处理、训练、验证、测试以及模型保存等功能。该模型使用公开的数据集，用户可以将下载好的数据按照指定方式放置在相应目录下。 项目中包含三种常见的网络模型：U-Net、AttenU-Net和R2AttU-Net，并且支持用户添加其他分割模型进行对比实验以评估不同方法的效果。环境配置简单，在Python 3.7环境下直接使用pip安装所需库即可，整个项目基于torch框架开发，代码结构清晰易懂。 该代码具有以下特色： 1. 可根据预测结果和标签边缘在原始图像中绘制边界； 2. 支持对比多种不同类型的分割模型，具备良好的扩展性； 3. 适合初学者入门深度学习中的分割任务方向； 4. 整个项目的代码逻辑性强且易于理解。 对于使用本项目过程中遇到任何问题的用户，欢迎提问。我会尽力解答以帮助大家共同进步。此外，该代码为我发表论文时使用的简化版本，在正式发布前会逐步公开更加完整的源码内容。