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,...
图像去噪系统基于生成对抗网络(GAN)和SwinUNet的PyTorch实现 项目概述 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...
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 ...
num_classes:预测的目标类别数+1 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…),...
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