ResNet34+Unet(可以直接用) 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 代码语言:javascript 复制 importtorch from torchimportnnimporttorch.nn.functionalasF# 因为ResNet34包含重复的单元,故用ResidualBlock类来简化代码classResidualBlock(nn.Module):def__init__(self,inchannel,outchannel,stride,shortcut=None)...
将 300 张静脉超声图像作为训练集,200 张作为测试集,通过随机旋转,翻转,投影等操作进行数据集的增强,经过 10 轮 迭代训练后得到模型的准确率达 96.3%,较全卷积神经网络高 5.9%,较 DeepLab v3+高 5.2%.结果表明基于 ResNet34- UNet 的分割方法能够准确地分割静脉超声图像,为后续超声影像下静脉的自动识别与跟踪...
ResNetU-Net混合损失函数路面裂缝图像由于其形状细长,弯曲复杂等特点,在模型训练中存在裂缝样本不平衡问题,为此提出了一种基于混合损失函数的ResNet34-UNet路面裂缝分割方法.该方法借助于U-Net结构,以ResNet-34作为主干提取网络,根据数据集中裂缝像素所占比例对BCEFocal Loss和Tversky Loss进行权重调整,并使用调整后的...
静脉超声图像存在噪点多、阈值分割效果不佳的问题,对此本文提出一种基于ResNet34主干网络的ResNet34-UNet分割网络模型,利用ResNet34网络残差学习的结构特点,在保证网络能够提取充足图像特征的前提下,有效避免梯度消失和网络退化问题,且34层的网络深度维持了较小的网络规模;利用U-Net结构特有的长连接(Skip Connection)模块...
Resnet34 unet主干 出处 论文:Deep Residual Learning for Image Recognition 作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun ImageNet Top5错误率: 3.57% 主要思想 主要体现在 Residual(残差),从名字就可以看出,不学绝对值,而学差值。不去学绝对的完全重构映射,只学映射后相对于原来的偏差,即和...
git clone https://github.com/GohVh/resnet34-unet.git Open your Jupyter notebook/Google Colab notebook %run main.py %run predict.py 🚩 Results Loss Score Accuracy Predicted results 🤝 Contact LinkedIn Profile: GohVh Email: gohvh95@gmail.com 💎 Acknowledgements The dataset used in this...
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DATASETS unetresnet34 Language Python Table of Contents Load LibrariesParams and helpersLoading of training/testing ids and depthsRead images and masksCalculating the salt coverage and salt coverage classesCreate train/validation split stratified by salt coverageBuild U-Net ModelGet Iou VectorResNet 34...
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