四、核心代码 # -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from layers import unetConv2 from init_weights import init_weights ''' UNet 3+ ''' class UNet_3Plus(nn.Module): def __init__(self, args): super(UNet_3Plus, self).__ini...
从公式看,UNet++的参数量比UNet还要大一些。 3)UNet3+解码部分 个尺度连接所成, 所以产生 通道,计算公式如下: 通过公式(2)(3)(4)可以看出,虽然从网络结构上看,UNet最为清晰明了,貌似参数应该更少,其实并不是这样。在保障相同的编码部分的前提下,它们三者中UNet...
3. 模型代码 这里我们使用PyTorch来写UNet模型(在net.py中)。代码展示如下: importtorchimporttorch.nnasnn# 定义U-Net模型的下采样块classDownBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,dropout_prob=0,max_pooling=True):super(DownBlock,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(i...
self.up_concat4 = unetUp(in_filters[3], out_filters[3]) self.up_concat3 = unetUp(in_filters[2], out_filters[2]) self.up_concat2 = unetUp(in_filters[1], out_filters[1]) self.up_concat1 = unetUp(in_filters[0], out_filters[0]) # final conv (without any concat) self.fina...
这里的代码很简单,就是一个maxpool池化层,进行下采样,然后接一个DoubleConv模块。 至此,UNet网络的左半部分的下采样过程的代码都写好了,接下来是右半部分的上采样过程。 Up模块: 上采样过程用到的最多的当然就是上采样了,除了常规的上采样操作,还有进行特征的融合。
憨批的语义分割重制版6——Pytorch 搭建自己的Unet语义分割平台 注意事项 学习前言 什么是Unet模型 代码下载 Unet实现思路 一、预测部分 1、主干网络介绍 2、加强特征提取结构 3、利用特征获得预测结果 二、训练部分 1、训练文件详解 2、LOSS解析 训练自己的Unet模型 一、数据集的准备 二、数据集的处理 三、开始网...
在工程根目录创建 predict.py 文件,编写如下代码: Python import glob import numpy as np import torch import os import cv2 from model.unet_model import UNet if __name__ == "__main__": # 选择设备,有cuda用cuda,没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else...
目标:使用Pytorch构建UNet,并应用于具体图像数据 本文主要目的为使用深度学习框架Pytorch来搭建一个最基本的UNet神经网络,从数据读取到网络搭建,再到训练和预测,全过程使用Pytorch封装好的类或者自定义函数从0实现UNet的应用。力求一针见血,只做必要的步骤,只要能跑通就行。2333 ...
Pytorch下实现Unet问题 python 深度学习 pytorch Pytorch实现Unet的步骤如下: 1. 定义网络结构:首先,我们需要定义Unet的网络结构,包括下采样和上采样的层,以及每层的卷积核大小等参数。 2. 定义损失函数:接下来,我们需要定义损失函数,用于衡量网络的训练效果。 3. 定义优化器:然后,我们需要定义优化器,用于更新网络...