Keras:Unet网络实现多类语义分割方式 上传者:S__C 2020-11-06 20:46:35上传 PDF文件 96.40 KB 热度 35次 U-Net最初是用来对医学图像的语义分割,后来也有人将其应用于其他领域。但大多还是用来进行二分类,即将原始图像分成两个灰度级或者色度,依次找到图像中感兴趣的目标部分。本文主要利用U-Net网络结构实现了多类的语义分割,并展示了部分测试效果,希望对你有用!训练模型测试模型说明:从左到右依次是预测图像,真实图像,标注图像。可以看出,对于部分数据的分割效果还有待改进,主要原因还是数据集相对复杂,模型难于找到其中的规律。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论 S__C 资源:444 粉丝:0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台,下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容!联系邮箱:server@dude6.com