Unet pytorch实现

unet++ 预训练模型，conv2d

在剑桥驾驶的标记视频数据库（CamVid）上使用Tensorflow 2 GPU进行多类语义分割 该存储库包含用于CamVid数据集的多类语义分割的多个深度学习模型（U-Net，FCN32和SegNet）的实现。 实施tensorflow 2.0 Aplha GPU软件包 包含用于图像分类/检测/分段的通用计算机视觉项目目录创建和图像处理管道

Unet语义分割Python代码

UNet：使用PyTorch进行语义分割 在PyTorch中针对高清晰度图像针对Kaggle的自定义实施 。 该模型是从头开始训练的，具有5000张图像（无数据增强），并且在超过100k张测试图像上获得了0.988423（735中的511）的。 可以通过更多的培训，数据增强，微调，使用CRF后处理以及在蒙版边缘上施加更多权重来提高此分数。 Carvana数据可在上。 用法 注意：使用Python 3.6或更高版本 预言 训练好模型并将其保存到MODEL.pth后，您可以通过CLI轻松测试图像上的输出蒙版。 预测单个图像并保存： python predict.py -i image.jpg -o output.jpg 要预测多幅图像并显示它们而不保存它们： python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save >

今天这篇文章讲解如何使用UNet实现图像的二分类分割。 关于二分类一般有两种做法： 第一种输出是单通道，即网络的输出 output 为 [batch_size, 1, height, width] 形状。其中 batch_szie 为批量大小，1 表示输出一个通道，height 和 width 与输入图像的高和宽保持一致。 在训练时，输出通道数是 1，网络得到的 output 包含的数值是任意的数。给定的 target ，是一个单通道标签图，数值只有 0 和 1 这两种。为了让网络输出 output 不断逼近这个标签，首先会让 output 经过一个sigmoid 函数，使其数值归一化到[0, 1]，得到 output1 ，然后让这个 output1 与 target 进行交叉熵计算，得到损失值，反向传播更新网络权重。最终，网络经过学习，会使得 output1 逼近target。 原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/123987321?spm=1001.2014.3001.5501

unet 细胞分割 pytorch 模板（多分类也能用）

使用FCN、Unet、Unet++、Segnet、R2Unet、DenseNet、DenseUnet、Cenet、ChannelNet、AttentionUnet等网络对视网膜血管进行分割。

在Keras框架中修改图像分割的卷积神经网络“UNET”。Modification of convolutional neural net "UNET" for image segmentation in Keras framework

基于tensorflow，python的unet，resnet, pspnet应用，包含数据集。是一个不错的入门项目。可将数据集换成自己的数据集就可以训练了。