基于ResNet的图像分类及基于Unet的图像分割

简介：
本研究探讨了基于深度学习的图像处理技术，包括使用ResNet进行高效准确的图像分类和利用Unet实现精细的图像分割任务。 ResNet代码位于net文件夹下。首先使用train.py文件训练网络，然后使用predict.py输出预测结果。Unet代码则位于seg文件夹下，其中bladder用于网络训练，valida为网络分割的结果。 所有代码都可以用自定义的数据集进行操作，并且对于图像分割任务需要提供标签信息。希望这些内容对大家有所帮助。若有任何问题，请直接在平台上留言咨询。 在网络训练过程中可以选择使用GPU或CPU，默认情况下笔记本电脑会使用CPU资源；如果想要利用到GPU加速，则需将代码中的.cpu部分修改为.cuda，具体操作细节可以参考相关的技术文档或者文章说明。 ResNet网络的主要亮点包括： - 提出了residual结构（即残差结构），并搭建了非常深的网络架构(突破1000层)； - 使用Batch Normalization来加速训练过程，并且取代了传统的dropout方法。 Unet的优点在于：随着网络深度增加，特征图能够涵盖更广阔的视野范围；浅层次卷积关注于纹理细节信息，而深层次结构则更加注重捕捉图像的本质特性。