本文主要介绍如何通过unet模型来训练自己的图像分割模型。即使没有编程经验,对照步骤执行也能训练模型。 文中涉及的 显微镜细胞图像分割数据集、模型训练代码(pytorch)、unet中文版论文等资源放于文末获取。▍1…
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如果不了解语义分割原理以及开发环境的搭建,请看该系列教程的上一篇文章《Pytorch深度学习实战教程(一):语义分割基础与环境搭建》。 本文的开发环境采用上一篇文章搭建好的Windows环境,环境情况如下: 开发环境:Windows 开发语言:Python3.7.4 框架版本:Pytorch1.3.0 ...
um = UnetManager(weights=weights, num_classes=num_classes) pil_img=Image.open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\id_51_labelme_7cls\id\ID_944.jpg') result_img=um.inference_image(pil_img) result_img.show() 完整视频教程地址:pytorch-unet刷瓜式训练工具使用教程_哔哩哔哩_bilibili...
nnUNet图像分割教程!从环境配置到训练与推理 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 nnUNet是什么? nnU-Net是由德国癌症研究中心、海德堡大学以及海德堡大学医院研究人员(Fabian Isensee, Jens Petersen, Andre Klein)提出来的一个自适应任何新数据集的医学影像分割框架,该框架能根据给定数据集的属性自动调整所有...