使用 DenseUnet 进行良性超声乳腺图像分割的实践教程【含代码和完整数据集】

简介：
本教程详细介绍如何利用DenseUnet模型进行良性乳腺超声图像的自动分割，并提供完整的代码与数据集，助力科研和临床应用。 基于 DenseUnet 对良性超声乳腺图像进行分割的实战教程【包含代码及完整数据集】 1. train 脚本会生成训练集、验证集的loss曲线、iou曲线、学习率衰减曲线以及训练日志，同时还会创建数据集可视化图像。 2. evaluate 验证脚本用于评估模型性能，计算测试集中 iou（交并比）、recall（召回率）、precision（精确度）和像素准确率等指标。训练集用于网络拟合，验证集则用来调整参数设置，而测试集最终用于评价模型效果。 3. predice 脚本负责推理图像处理任务，并生成对应的gt以及包含gt+image的掩膜图像。 【代码中加入了详细注释说明，方便用户自行下载查看。若需使用自己的数据进行训练，则请参考README文档中的指导步骤，按照指示运行即可】 此项目仅经过5个epoch的训练，在验证集上达到了约0.81的iou值。