颜色分类leetcode-SeqNet:血管分割和动脉/静脉分类的联合学习

上传者: 38608025 | 上传时间: 2022-09-08 16:33:14 | 文件大小: 690KB | 文件类型: ZIP
颜色分类leetcode 序列网 血管分割和动脉/静脉分类的联合学习 视网膜成像是诊断各种疾病的宝贵工具。 然而,即使对于有经验的专家来说,阅读视网膜图像也是一项困难且耗时的任务。 自动视网膜图像分析的基本步骤是血管分割和动脉/静脉分类,它们提供有关潜在疾病的各种信息。 为了提高现有的视网膜图像分析自动化方法的性能,我们提出了两步血管分类。 我们采用基于 UNet 的模型 SeqNet 从背景中准确地分割血管并对血管类型进行预测。 我们的模型按顺序进行分割和分类,这减轻了标签分布偏差的问题并促进了训练。 模型 图 1 SeqNet 的网络架构。 用法 训练时,数据集应放置在./data/ALL ,遵循./utils/prepare_dataset.py定义的数据结构。 训练: python train.py 模型将保存在./trained_model/ ,结果将保存在./output/ 。 预言: python predict.py -i ./data/test_images/ -o ./output/ 预训练权重 这是一个用多个数据集训练的模型(DRIVE、LES-AV 和 HRF

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