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PyTorch-3DUNet：基于PyTorch的体积语义分割3D U-Net模型

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简介：
PyTorch-3DUNet是一款采用PyTorch框架实现的开源3D U-Net模型，专为体积数据的语义分割设计。该工具在医学影像分析等领域表现卓越。 PyTorch-3dunet 是一个基于 PyTorch 实现的 3D U-Net 及其变体的项目，其中包括标准 3D U-Net 和残差 3D U-Net 的实现，这些都源自 Özgün Çiçek 等人的研究。该项目支持对模型进行语义分割（包括二进制和多类）及回归问题（例如降噪、学习解卷积等）的训练。 此外，它还允许训练标准2D U-Net。当使用该代码时，请确保在H5数据集中保留单例z维 (1, Y, X)，而不是直接用(Y, X)表示，因为所有的数据加载和增强操作都需要三维张量。 要运行该项目，你需要以下先决条件：Linux 操作系统、NVIDIA GPU 和 CUDA。CuDNN 也是必需的。虽然有报告称该软件包在 Windows 上可以使用，但官方尚未对其进行测试。 特别需要注意的是，在使用 CrossEntropyLoss 进行训练时，请将配置文件中的标签类型从 long 更改为 int64 ，否则可能会遇到错误。

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  • PyTorch-3DUNet：基于PyTorch的体积语义分割3D U-Net模型
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    PyTorch-3DUNet是一款采用PyTorch框架实现的开源3D U-Net模型，专为体积数据的语义分割设计。该工具在医学影像分析等领域表现卓越。 PyTorch-3dunet 是一个基于 PyTorch 实现的 3D U-Net 及其变体的项目，其中包括标准 3D U-Net 和残差 3D U-Net 的实现，这些都源自 Özgün Çiçek 等人的研究。该项目支持对模型进行语义分割（包括二进制和多类）及回归问题（例如降噪、学习解卷积等）的训练。 此外，它还允许训练标准2D U-Net。当使用该代码时，请确保在H5数据集中保留单例z维 (1, Y, X)，而不是直接用(Y, X)表示，因为所有的数据加载和增强操作都需要三维张量。 要运行该项目，你需要以下先决条件：Linux 操作系统、NVIDIA GPU 和 CUDA。CuDNN 也是必需的。虽然有报告称该软件包在 Windows 上可以使用，但官方尚未对其进行测试。 特别需要注意的是，在使用 CrossEntropyLoss 进行训练时，请将配置文件中的标签类型从 long 更改为 int64 ，否则可能会遇到错误。
     
  • U-Net 语义分割模型
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    U-Net是一种高效的语义分割深度学习网络架构，特别适用于生物医学图像分析，能够处理小样本数据集并保持高精度。 使用u-net进行语义分割，在keras框架下实现对包含10个类别及背景信息的m2nist数据集的训练。该数据集中的训练样本为train_x（4900，64，84）以及标签为train_y（4900，64，84，11）。
     
  • Pytorch-UNet：基于PyTorch的U-Net实现，适用于高质量图像的语义分割-源码
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    简介：Pytorch-UNet是利用PyTorch框架构建的一个高效U-Net模型，专为高质量图像的精细语义分割设计。此项目提供完整的源代码，便于研究与应用开发。 在PyTorch中使用UNet进行语义分割的自定义实现针对Kaggle上的高清晰度图像。该模型是从头开始训练的，并且基于5000张无数据增强处理的图像，其测试结果为：在超过10万张测试图片上获得了得分0.988423（735中的511）。可以通过增加更多的训练、应用数据增强技术、微调模型参数、使用CRF后处理以及对蒙版边缘施加更多权重来进一步提高此分数。Carvana的数据集可以获取并用于实验。 在预言训练好模型，并将其保存为MODEL.pth之后，您可以通过命令行接口轻松地测试图像上的输出蒙版。 预测单个图片的掩码并保存： ``` python predict.py -i image.jpg -o output.jpg ``` 要对多张图进行预测并在屏幕上显示结果而不保存它们，请使用以下命令： ``` python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save ```
     
  • Pytorch-UNet：基于PyTorch的U-Net实现，适用于高质量图像的语义分割-源码
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    Pytorch-UNet是一款利用PyTorch框架开发的高性能U-Net模型，专为高质量图像提供精准语义分割解决方案。此项目包含详尽源代码，适合研究与应用需求。 UNet使用PyTorch进行语义分割，在Kaggle的自定义实施中针对高清晰度图像进行了优化。该模型是从头开始训练的，并利用了5000张图像（无数据增强），在超过10万张测试图像上获得了0.988423的成绩，即735个预测中有511个正确。 可以通过增加更多的培训、使用数据增强技术、微调模型、应用CRF后处理以及在蒙版边缘施加更多权重来进一步提高这一分数。Carvana的数据集可以用来训练和测试该模型。 要使用已经训练好的模型进行图像预测，请确保您安装了Python 3.6或更高版本，并且已将预训练的模型保存为MODEL.pth文件。然后，可以通过命令行界面轻松地在单个或多张图片上运行预测并查看结果： - 预测单一图像并将输出蒙版另存为文件：`python predict.py -i image.jpg -o output.jpg` - 对多幅图像进行预测并在屏幕上显示而不保存它们： `python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save`
     
  • Segmentation-Pytorch：基于Pytorch的语义分割网络
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    Segmentation-Pytorch 是一个使用 PyTorch 开发的开源库，旨在提供多种先进的语义分割模型和工具，支持快速实验与研究。 项目更新日志 2020.12.10：进行了项目的结构调整，并已删除之前的代码。 2021.04.09：“V1 commit”，重新上传了调整后的代码。 2021.04.22：正在进行torch分布式训练的持续更新。 效果展示（cityscapes）： 使用模型 DDRNet 15 在测试集上，官方Miou=78.4069% 平均结果与各类别具体结果如下： - Class results 1 - Class results 2 - Class results 3 原图和预测图对比示例： origingt（原始图像） predict（模型预测） 环境安装：请通过以下命令安装依赖包: ``` pip install -r requirements.txt ``` 实验环境配置如下： 操作系统: Ubuntu 16.04 显卡要求: Nvidia-Cards >= 1 Python版本: python==3.6.5 更多具体依赖的安装信息详见requirement.txt文件。
     
  • PyTorch-SemSeg：基于PyTorch的语义分割框架
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    简介：PyTorch-SemSeg是一款专为语义分割任务设计的开源框架，采用流行的深度学习库PyTorch构建，提供丰富的模型、数据集和训练工具。 PyTorch-Semseg 是一个在 PyTorch 中实现语义分割算法的项目。该存储库的目标是镜像流行的语义分段架构。 实施网络包括： - 支持加载不包含 Caffe 依赖性的预训练模型。 - 带有可选批量归一化和预训练模型的选项。 - 模型 A 和 B，其中包括所有 FCN32s、FCN16s 和 FCN8s 流的变体。 - Net 网络，带有可选反卷积和批处理标准化功能。 - 使用多个 ResNet 后端的网络实现。 即将增加的功能： 实现了 DataLoader 功能。 要求： - pytorch >= 0.4.0 - torchvision == 0.2.0 - numpy - tqdm - tensorboard 安装方法： 使用命令 `pip install -r requirements.txt` 安装依赖项。
     
  • 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。
     
  • 改进版U-Net在PyTorch中的语义分割应用 (unet_semantic_segmentation)
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    本项目采用改进后的U-Net模型，在PyTorch框架下实现高效的语义分割任务。通过优化网络结构和引入新的损失函数，提高图像分割精度与速度。 **U-Net模型详解** U-Net是一种在图像分割任务中广泛应用的卷积神经网络（CNN）架构，在语义分割领域表现出色。由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer和Thomas Brox于2015年提出，其设计灵感来源于全卷积网络（FCN），并引入了跳跃连接来解决FCN中细节信息丢失的问题。 **语义分割** 语义分割是计算机视觉中的一个关键任务，目标是在图像的像素级别进行分类。这意味着为每个像素分配类别标签，并确保同一类别的像素形成连续区域。这项技术广泛应用于医疗影像分析、自动驾驶和遥感图像处理等领域。 **U-Net结构** U-Net模型由两个主要部分组成：收缩路径和扩展路径。收缩路径（encoder）通过多个卷积层和最大池化层捕获图像的上下文信息，并逐步减小输入图像尺寸。扩展路径（decoder）则使用上采样和卷积操作逐渐恢复原始图像尺寸，同时结合了收缩路径的信息以保留更多局部细节。 **跳跃连接** U-Net的一个创新点在于其跳跃连接机制，它将收缩路径的输出与扩展路径对应层相连接，从而高效地传递高分辨率特征信息给解码器。这种设计有助于精确界定分割边界，并提高语义分割的质量。 **在InteractiveSegmentation数据集上的应用** InteractiveSegmentation数据集中包含了多种类型的图像，用于训练和测试语义分割模型。利用PyTorch框架可以在此类数据集上训练U-Net模型，实现对图像的精细划分。这一过程包括预处理、定义模型架构、选择损失函数（如交叉熵损失）、配置优化器（例如Adam或SGD）以及执行训练循环。 **Python编程与PyTorch库** 使用Python和PyTorch深度学习框架可以高效地构建并训练U-Net模型。该框架提供了灵活的张量操作和自动求梯度功能，便于实现复杂网络结构。此外，还可以利用torch.utils.data.Dataset和DataLoader进行数据加载及预处理，加速整个训练流程。 **总结** 在unet_semantic_segmentation项目中可以看到作者对原版U-Net模型进行了改进或适应性调整，在InteractiveSegmentation数据集上执行语义分割任务时表现出色。通过使用PyTorch框架可以高效地完成模型的训练、验证及测试，从而优化性能并提高语义分割的准确性。这个案例不仅展示了U-Net的强大功能，还突显了PyTorch作为深度学习工具的有效性。
     
  • PyTorch语义分割：基于PyTorch的解决方案
    优质
    本项目提供一系列基于PyTorch实现的高效语义分割算法和模型，旨在为计算机视觉领域研究者与开发者们提供便捷的学习与应用平台。 PyTorch用于语义分割的这个存储库包含了一些用于语义分割的模型以及在PyTorch中实现训练和测试这些模型的方法。 - Vanilla FCN：包括基于VGG、ResNet 和 DenseNet 的FCN32，FCN16，FCN8。 - U-Net - SegNet - PSPNet - GCN - DUC, HDC 需求： PyTorch 0.2.0 及 PyTorch的TensorBoard。 安装：需要其他一些库（在运行代码时如果缺少某些内容，请自行查找并安装）。 准备步骤： 1. 转到models目录，在config.py中设置预训练模型路径。 2. 转到数据集目录，按照相关说明进行操作。 对于使用DeepLab v3的情况，需参照相应指南或文档进一步配置和运行代码。