Image_Segmentation:U-Net,R2U-Net,Attention U-Net和Attention R2U-Net的Pytorch实施

上传者: 42168341 | 上传时间: 2021-06-21 21:14:58 | 文件大小: 254KB | 文件类型: ZIP
pytorch U-Net,R2U-Net,Attention U-Net,Attention R2U-Net的实现 U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络 基于U-Net(R2U-Net)的递归残积卷积神经网络用于医学图像分割 注意U-Net:学习在哪里寻找胰腺 Attention R2U-Net:只需集成两个最新的高级作品(R2U-Net + Attention U-Net) 网络 R2U网 注意U-Net 注意R2U-Net 评估 我们仅使用测试模型。 数据集分为三个子集:训练集,验证集和测试集,其比例分别为整个数据集的70%,10%和20%。 整个数据集包含2594幅图像,其中1815幅图像用于训练,259幅用于验证,520幅用于测试模型。

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