我们先来看U-net模型代码,当然细节上跟原论文中的U-net不是完全一样,原来的U-net模型是适用于医学图像分割任务,所以其有部分设计也是为了医学图像分割设计的,我这里复现的U-net代码更适合普遍的语义分割任务,其输入输出的shape大小是相同的。 首先是我将所有的上采样下采样中的卷积部分集成到了一起,看模型结构能够看出,每个部分都是两次卷积
我们将使用U-Net架构来进行语义分割任务。以下是完整的步骤和代码示例。 项目结构 wall_crack_segmentation/ ├── main.py ├── train.py ├── evaluate.py ├── infer.py ├── visualize.py ├── datasets/ │ ├── wall_cracks/ │ │ ├── images/ │ │ ├── masks/ │ │ ├...
语义分割之u-net项目代码 以下是一个基于U-Net的语义分割项目代码: ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, UpSampling2D, concatenate from tensorflow.keras.optimizers import...
第一章:图像分割及其损失函数概述-1-语义分割与实例分割概述 2-分割任务中的目标函数定义 3-MIOU评估标准 第二章:卷积神经网络原理与参数解读-1-卷积神经网络应用领域 2-卷积的作用 3-卷积特征值计算方法 4-得到特征图表示 5-步长与卷积核大小对结果的影响 6-边缘填充方法 7-特征图尺寸计算与参数共享 8-池化...
语义分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向,而u-net则是其中的经典模型之一。通过深入探讨这一主题,我们可以全面了解语义分割的原理和应用,并且对u-net项目代码有更深入的理解和运用。 让我们对语义分割进行全面评估。语义分割是指在图像中将不同类别的像素分割开来,实现图像语义级别的理解和分析。与物体检测、图像...
基于TransU-Net的遥感图像语义分割与分类项目背景遥感图像语义分割与分类在城市规划、灾害监测、环境保护等领域具有重要应用。TransU-Net是一种结合了Transformer和U-Net架构的模型,能够有效捕捉长距离依赖关系和…
目标:使用U-Net和TransU-Net等模型,对不同城市的遥感图像进行建筑物的精准提取。 数据集:假设使用类似于马萨诸塞建筑物实例分割数据集的数据集,但包含多个城市的不同建筑物类型。 框架:PyTorch 模型:U-Net、TransU-Net 输出:代码实现及实验报告 项目结构 ...
使用提供的墙体裂缝数据集(包含2000+张图像和语义分割掩码标签)来训练一个深度学习模型。我们将使用U-Net架构来进行语义分割任务。以下是完整的步骤和代码示例。 项目结构 wall_crack_segmentation/ ├── main.py ├── train.py ├── evaluate.py
使用提供的墙体裂缝数据集(包含2000+张图像和语义分割掩码标签)来训练一个深度学习模型。我们将使用U-Net架构来进行语义分割任务。以下是完整的步骤和代码示例。 项目结构 wall_crack_segmentation/ ├── main.py ├── train.py ├── evaluate.py
第一章:图像分割及其损失函数概述-1-语义分割与实例分割概述 2-分割任务中的目标函数定义 3-MIOU评估标准 第二章:卷积神经网络原理与参数解读-1-卷积神经网络应用领域 2-卷积的作用 3-卷积特征值计算方法 4-得到特征图表示 5-步长与卷积核大小对结果的影响 6-边缘填充方法 7-特征图尺寸计算与参数共享 8-池化...