基于tensorflow2.7实现UNet并对图像进行语义分割

Unet网络 model.py包含网络结构result1 / result代表不同的模型读取文件，一个是基于自然图像的模型读取，文件格式[224,224,3]，一个是医学图像[512,512,1] train.py训练文件

unet unet主要用于语义分割， 这里是一个细胞边缘检测的例子， 数据集比较简单。 unet的网络结构， 因像字母‘U’而得名。 这里有一篇关于unet的 [论文](U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation)， 论文里面的网络结构如下： 说一下这个网络： 输入572×572×1, 输出：388×388×2, 大小不一样。 主要是因为卷积的过程中， 每次卷积会减小， 在copy and crop中， 也会减小。 我这里设计的网络， 并没有像上图的网络一样， 原封不动的实现出来， 而是借助vgg网络结构来实现的。 看上图， 我们发现， unet的前半部分采用2层卷积+一层池化的设计方式， 这一点和vgg16的前半部分很相似， 因此， 我在实现的过程中， 采用了vgg16的前10层。 网络设计 def vg

pytorch-3dunet PyTorch实施3D U-Net及其变体： 基于3D U-Net的标准3D U-Net ÖzgünÇiçek等人。 基于残差3D U-Net。 该代码允许对U-Net进行以下方面的训练：语义分割（二进制和多类）和回归问题（例如降噪，学习解卷积）。 二维U网 也可以训练标准2D U-Net，有关示例配置，请参见 。 只需确保将单例z维保留在H5数据集中（即(1, Y, X)而不是(Y, X) ），因为数据加载/数据扩充始终需要3级张量。 先决条件 Linux NVIDIA GPU CUDA CuDNN 在Windows上运行 该软件包尚未在Windows上进行过测试，但是有报告称该软件包已在Windows上使用。 要记住的一件事：在使用CrossEntropyLoss进行训练时：配置文件中的标签类型应该从long更改为int64 ，否则会出现错误：

Official Keras Implementation for UNet++ in IEEE Transactions on Medical Imaging and DLMIA 2018 UNet++：用于医学图像分割的嵌套 U-Net 架构 UNet++ 是一种新的通用图像分割架构，可实现更准确的图像分割。 UNet++ 由不同深度的 U-Net 组成，其解码器通过重新设计的跳过路径以相同的分辨率密集连接，旨在解决 U-Net 的两个关键挑战：1）最优架构的未知深度和 2）不必要的跳跃连接的限制性设计。 论文 该存储库在以下论文中提供了 UNet++ 的官方 Keras 实现： UNet++：重新设计跳过连接以利用图像分割中的多尺度特征 Zongwei Zhou、Md Mahfuzur Ra​​hman Siddiquee、Nima Tajbakhsh 和 Jianming Liang 亚利桑那州立大学 IEEE Transactions on Medical Imaging（ TMI) 纸 | 代码 UNet++：用于医学图像分割的嵌套 U-Net 架构 Zongwei

钢缺陷检测，分割和分类。 2021年3月28日更新： 目前正在进行中 预计完成时间：2021年3月1日

2D-cnn-denoise-Unet-master.zip

U-Net-PyTorch实施 模型（一种流行的图像分割网络）的实现。 这是非常稳定和可配置的，我已经在多个数据集中使用了它，并将其作为几个项目的组成部分。 更新：还支持基于的3-D卷的分段 更新：所有批次归一化操作已被实例归一化所取代（以解决医学图像中的小批量），并且ReLU激活已被LeakyReLU取代，因为它在最近的工作中得到了更大的采用。 安装 您可以将此软件包安装在本地python环境中，并将其作为模块导入项目中。 将此存储库克隆到您选择的文件夹中。 cd git clone https://github.com/kilgore92/PyTorch-UNet.git 安装软件包依赖项，如下所示： cd /bin/pip install -r requirements.txt

设计神经网络的一般步骤： 1. 设计框架 2. 设计骨干网络 Unet网络设计的步骤： 1. 设计Unet网络工厂模式 2. 设计编解码结构 3. 设计卷积模块 4. unet实例模块 Unet网络最重要的特征： 1. 编解码结构。 2. 解码结构，比FCN更加完善，采用连接方式。 3. 本质是一个框架，编码部分可以使用很多图像分类网络。 示例代码： import torch import torch.nn as nn class Unet(nn.Module): #初始化参数：Encoder,Decoder,bridge #bridge默认值为无，如果有参数传入，则用该参数替换None

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