利用深度学习中的语义分割技术（特别是 DeeplabV3 和 DeeplabV3+）进行视杯与视盘的分割任务（含完整的程序和代码
内容概要：本文介绍了一种利用DeeplabV3+模型进行视杯与视盘分割的方法，目的是为了辅助青光眼的早期诊断。主要技术包括数据预处理、使用ResNet18改造的DeeplabV3+模型、超参数调优、可视化结果评估及简单的GUI设计。通过这一系列流程，能够有效提升模型的准确性和实用性。
适合人群：适用于医学影像研究人员、深度学习爱好者和技术开发者，尤其关注医疗AI应用领域的人士。
使用场景及目标：该项目可以应用于临床眼科诊疗系统中，帮助医生快速高效地识别出视网膜图像中的关键结构；对于科研工作者而言，该模型还可以作为研究基线模型进一步探索新的改进方法。
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