通过利用这些平台和服务,我们可以更加便捷地实现Swin-Unet模型的应用和优化。 五、结论 本文详细介绍了如何使用Swin-Unet模型运行自定义数据集进行语义分割。通过数据准备、模型训练及优化等关键步骤的实践,我们可以充分利用Swin-Unet模型的优势,实现对图像内容的精确理解。未来,随着深度学习技术的不断发展和进步,Swin-Unet...
代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet https://github.com/Beckschen/TransUNet 一、数据准备: https://www.kaggle.com/datasets/nikhilpandey360/chest-xray-masks-and-labels 文件目录如下: image mask 二、生成自己的.npz文件 说明:由于该数据集只有背景+目标两个类别,若是三个及以上类别的分割,...
名称:图像去噪系统 - GAN + SwinUNet 类别:深度学习、图像处理、生成对抗网络、GUI界面 用途:该项目使用生成对抗网络(GAN)结合SwinUNet架构对噪声图像进行去噪处理。提供了一个完整的解决方案,包括数据集、训练好的模型以及一个带有预测界面的GUI应用程序。适合初学者学习如何构建和使用基于GAN的图像去噪系统。 项目特点...
本文详细介绍了使用Swin-Unet进行自定义数据集训练的全过程。首先，需要在arxiv.org/abs/2105.0553中获取相关论文进行理论学习，同时参考github.com/HuCaoFightin和github.com/Beckschen/Tr获取代码示例。数据准备阶段，从kaggle.com/datasets/nik下载数据集。创建文件目录结构，以便后续操作。生成自己的.npz...
Part I 基于SwinUNet对base_train数据集的分割尝试 1. 简介 1.1 网络结构 1.2 代码结构与详细说明 1.3 模型精度 1.4 数据集下载 2. 环境准备 3. 数据预处理 4. 模型训练 5. 模型评估 6. 模型可视化 Part II 基于TransUNet对base_train数据集的分割尝试 1. 简介 1.1 网络结构 1.2 模型精度 2. 模型训练 ...
cfg:swinUnet网络结构配置文件 test_save_dir:保存预测结果文件夹 num_classes:预测的目标类别数+1 自定义权重路径 2.3 修改util.py代码(分两种情况) 第一种情况:保存预测原图,保存的结果是一张灰度图,每个像素的值代表该像素属于哪个类别。例如(0:背景,1:目标1,2:目标2…),这是一张全黑图。
官方代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 目的:训练Swin-Unet分割肺部区域 官方数据集位置(可能下载不了):https://www.kaggle.com/datasets/nikhilpandey360/chest-xray-masks-and-labels CSDN免费下载数据集 实现效果: 输入原图 输出标签
生成对抗网络图像去雨代码 pytorch深度学习项目源码源码+数据集代码注释丰富,没有bug保证可以运行,可以用来学习研究,可以自行更换生成模型(本项目用的是swin unet)和数据集或者损失函数。 基于Swin UNet的生成对抗网络(GAN)图像去雨 类别:图像处理、深度学习