设置UNet参数,n_channels是imgs图片的通道数,如果是rgb则是3,如果是黑白图片就是1,n_classes设置为2,在这里把背景也当做一个类别,所以有两个类。 如果设置了权重文件,则加载权重文件,加载权重文件做迁移学习可以加快训练,减少迭代次数,所以如果有还是尽量加载预训练权重。 接下来修改train_net函数的逻辑。 try: d...
def __init__(self, n_channels, n_classes, bilinear=True): super(UNet, self).__init__() self.n_channels = n_channels self.n_classes = n_classes self.bilinear = bilinear self.inc = DoubleConv(n_channels, 64) self.down1 = Down(64, 128) self.down2 = Down(128, 256) self.down3...
后来将模型定义为model=UNet(n_channels=1,n_classes=1)。通道数是1,因为有一个灰度图像而不是RGB,如果你的图像是RGB图像,你可以将n_channels改为3。类的数量是1,因为只有一个类来判断一个像素是否是脊柱的一部分。如果你的问题是多类分割,你可以将类的数量设置为你有多少个类。 后来,训练了模型。对于每个...
net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 指定训练集地址,开始训练 data_path = "data/train/" train_net(net, device, data_path) 为了让工程更加清晰简洁,我们创建一个 model 文件夹,里面放模型相关的代码,也就是我们的网络结构代码,unet_parts.py 和...
n_classes:希望获得的每个像素的概率数,对于一个类和背景,使用n_classes=1,这里输出的就是黑白对照,所以使用1;n_channels=3是因为输入的图片是RGB 图像,因此是三维;bilinear则用于上采样,双线形插值。 self.inc=DoubleConv(n_channels,64) 首先输入一张图片,通过DoubleConv将通道数变为64,图片的大小改变就对应的...
# 加载网络,图片单通道1,分类为1。 net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 指定训练集地址,开始训练 data_path = "data/train/" train_net(net, device, data_path) 1. 2. 3. 4.
根据代码里的提示,设置n_channels=1, n_classes=8,训练过程发生如下报错:2. 解决方法选择loss function为criterion = nn.BCEWithLogitsLoss(),如下图所示:原始代码中,如果n_class>1 会选择nn.CrossEntropyLoss()。 这里其实相当于一个multi-label的任务,输出多个通道代表多个类别,每个通道的值输出是0或者1。
() self.n_channels = n_channels self.n_classes = n_classes self.bilinear = bilinear self.inc = DoubleConv(n_channels, 64) self.down1 = Down(64, 128) self.down2 = Down(128, 256) self.down3 = Down(256, 512) self.down4 = Down(512, 512) self.up1 = Up(1024, 256, bilinear)...
nn.Conv2d(mid_channels,out_channels,kernel_size=3,padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(), ) def forward(self,x): return self.double_conv(x) #编码器encoder class Down(nn.Module): """Downscaling with maxpool then double conv""" ...
这里我想重点介绍Unet和Unet++,并比较它们使用不同的预训练编码器的性能。为此,我选择使用胸部x光数据集来分割肺部。这是一个二值分割,所以我们应该给每个像素分配一个类为“1”的概率,然后我们可以二值化来制作一个掩码。首先,让我们看看数据。 来自胸片X光数...