UNet训练自定义数据集的完整源码

简介：
本项目提供了一个详细的教程和完整的源代码，用于使用PyTorch框架从零开始训练基于UNet架构的模型，专门针对用户自己的定制数据集。适合于医疗图像分割等领域的研究人员和技术人员。 UNet训练自己的数据集完整源码包括数据标注、数据处理、数据划分以及详细的训练教程。该代码适用于皮肤病分割任务，并提供了相应的训练权重。 1. 数据准备：首先需要收集并整理用于训练的皮肤病图像，确保每个图片都有对应的掩膜图（即标记了皮肤病变区域的二值图）。 2. 数据预处理和增强：对原始数据进行清洗、缩放、裁剪等操作以提高模型性能。此外还可以加入随机旋转、翻转等数据增强技术来扩充训练集规模，避免过拟合问题。 3. 划分数据集：将所有图像划分为训练集、验证集以及测试集三部分。通常采用70%:15%:15%的比例分配。 4. 构建和配置UNet模型架构：根据任务需求调整网络参数，如输入大小、通道数等，并设置损失函数（常用的是Dice Loss）及优化器（Adam或SGD）。 通过上述步骤可以完成皮肤病分割数据集的训练工作。