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免费的UNet语义分割源码

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于PyTorch的UNet语义分割模型及代码
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    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。
     
  • 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。
     
  • Unet语义分割入门案例解析
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    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。
     
  • 语义分割的源代码
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    这段源代码致力于实现图像中的每个像素精确分类为不同对象或场景的部分，是计算机视觉领域中语义分割任务的具体实施。 基于Keras的语义分割源代码包括SegNet、U-Net和FCN。文件夹内包含训练数据、测试数据以及已训练好的模型。
     
  • 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。
     
  • Unet-for-remote-sensing-images: 遥感图像的语义分割
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    Unet-for-remote-sensing-images 是一种基于U型网络架构设计的深度学习模型，专为遥感图像中的精细语义分割任务而优化。此项目旨在提升对大尺度地理数据的理解与分析能力。 Unet-of-remote-sensing-image用于高分辨率遥感卫星的地物识别任务，涵盖15种地物类型，包括各种农作物、工业用地、河流、水源以及建筑物等。该模型采用改进的U型网络结构进行语义分割，并生成各个地物类型的场景分割图像。与官方论文中的Unet结构有所不同的是，在输出通道数量和上采样层后的通道数量方面进行了调整，并在每个卷积层后面添加了BatchNormalization层，这使得识别准确率有所提升。最终经过微调后，15类地物的分割准确率达到82%。 训练数据主要采用Landsat多光谱图像，并根据美国官方提供的标签制作卫星图像的真实标注结果（groundTruth），共收集到超过23000张尺寸为224×224像素的训练图片。