基于Unet-MobileNet的腹部肝脏图像分割实战代码【含完整代码和数据集等】

简介：
本项目提供了一套基于Unet-MobileNet模型进行腹部肝脏图像自动分割的实战教程与代码实现，包含详尽的数据预处理、模型训练及评估步骤，并附有开源代码和数据集。 基于Unet-Mobilenet的腹部肝脏图像分割实战代码提供了完整的数据集及训练脚本，并增加了新的评估指标如loss、iou、dice、recall以及precision及其对应的平均值（mean）。此外，还生成了各类别的曲线图与平均值的曲线图（针对训练集和验证集）。 该项目使用LIver数据集进行模型训练。经过100个epoch后，验证集中各指标如下： - 精确率 (Precision): [0.9846, 0.9590] - 召回率 (Recall): [0.9958, 0.8642] - IoU: [0.9805, 0.8334] - Dice系数: [0.9901, 0.9092] 平均值为： - 平均精确率 (Mean Precision): 0.9718 - 平均召回率 (Mean Recall): 0.9300 - 平均Dice系数 (Mean Dice): 0.9497 - 平均IoU: 0.9070 如需使用自己的数据集进行训练，可以参考项目中的readme文件。