深度学习是分割复杂医学图像的强大方法。 该演示演示了如何准备用于训练的像素标签数据，以及如何基于VGG-16创建，训练和评估SegNet 将血涂片图像分为 3 类——血液寄生虫、血细胞和背景。深度学习是医学成像中最强大的方法之一。在这个演示中，我们将介绍从为网络学习准备标签图像、创建和学习 SegNet 到评估的一系列步骤。使用的图像是血涂片图像，使用 SegNet 将其分为 3 类（红细胞、病原体、背景）。 [Keyward] 图像处理、分割、深度学习、深度学习、demo、IPCV 演示、神经网络、医学图像

“语义分割”处理的是像素级分类问题，是计算机视觉中的基本任务，在自动驾驶、地物检测以及医疗辅助等许多领域，有着巨大的应用价值。常见的基于深度神经网络的语义分割模型，有U-Net，SegNet，PSPNet，以及DeepLab系列，（含论文出处和代码链接）。后续还将进一步整理完善哟！

SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation tensorflow源代码+数据集

SegNet人体解析

UNET-ZOO 包括unet，unet ++，attribute-unet，r2unet，cenet，segnet，f​​cn。 环境 window10（Ubuntu可以）+ pycharm + python3.6 + pytorch1.3.1 如何运行： 您唯一要做的就是输入dataset.py并更正数据集的路径。 然后运行〜示例： python main.py --action train&test --arch UNet --epoch 21 --batch_size 21 结果 经过训练和测试后，将创建3个文件夹，分别是“结果”，“ saved_model”，“ saved_predict”。 saved_model文件夹： 训练后，保存的模型在此文件夹中。 结果文件夹： 在结果文件夹中，有指标的日志和折线图，例如： saved_predict文件夹： 在此文件夹中，

【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割-附件资源

惊人的语义分割 Tensorflow && Keras上的惊人语义分割（包括FCN，UNet，SegNet，PSPNet，PAN，RefineNet，DeepLabV3，DeepLabV3 +，DenseASPP，BiSegNet ...） 楷模 该项目支持以下语义分割模型： FCN-8s / 16s / 32s- UNet- SegNet- 贝叶斯SegNet- PSPNet- RefineNet- PAN- DeepLabV3- DeepLabV3Plus- DenseASPP- BiSegNet- 基本型号 该项目支持以下这些主干模型，您可以根据需要选择合适的基本模型。

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Segnet语义分割网络的关键在于下采样和上采样,目前训练的是单车道的，视频效果不怎么好，可以作为入门级训练吧，聊胜于无

车道线检测的标签集，可以做sengnet网络的车道线检测的标签，新手入门，需要代码的可以联系我，现在没时间写文章，就这样聊胜于无吧，比心