神经网络分割模型-ISIC2018_Task01

简介：自行搭建的分割模型（2D-二分类任务），包括数据加载、预处理、训练、验证、测试和模型保存等功能。 数据集：数据集下载地址为官网，下载后按照数据加载方式自行放置在相应目录下即可。并且数据集也是公开的。如果找不到，可私信我。 包含：U-Net、AttenU-Net、R2AttU-Net三种常见网络模型，用户可自行下载其他网络放置在项目内进行对比实验。 环境：环境配置比较简单，python37环境下直接pip库就可。本项目使用了torch框架，比较简单易懂，没有很难理解的地方，比github上公开的论文代码要简单很多。 特色：可以根据预测和标签的边缘在原始图像中绘制出边界；可以对比多种不同类型的分割模型，可扩展性强；适合入手深度学习分割方向的新手；代码简单易懂，都是常用的方法，封装不严重，逻辑性强。下载的用户若有不懂的地方，可评论或者私信我，我会一一解答，咱们共同进步。 备注：自行搭建的代码，思路逻辑若与大佬的代码雷同，纯属巧合。本代码是我发论文用的代码的简化版本，论文还未正式发表，因此后续会尽快公开更全的代码。