包含代码+数据集+训练结果 含代码+数据集+训练结果 包含代码+数据集+训练结果 包含代码+数据集+训练结果 含代码 数据集 训练结果

简介：
腹部多脏器8类别：包括主动脉、胆囊、脾脏、左肾、右肾、肝、胰腺和胃。参数采用AdamW作为优化器，并采取余弦退火法进行学习率衰减策略设置。同时，将损失函数设定为交叉熵。训练脚本会产出训练集与验证集的损失曲线、交并率曲线以及学习率衰减过程中的变化趋势。这些内容还包括训练记录文件，并生成数据集的可视化图像系列以及最终保存的最优权重参数文件。 2.validate脚本用于对模型进行性能评估，在测试集上计算iou、recall、precision等指标（其中，训练集用于模型的参数拟合，验证集则用于优化超参数，而测试集则是评估模型性能的主要依据）。3.infer脚本用于对图像进行推断，并生成预测掩膜图以及预测结果与原图的对比掩膜图。 代码进行了详尽的标注，用户可自由获取并审查该代码库的文档说明。希望利用自身收集的数据进行模型训练，请遵循README指南。无需专业背景的用户均可轻松操作。经过100个epoch的训练，在测试集上的像素精度达到99%，平均IoU值达到了84%。