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Keras:Unet网络实现多类语义分割方式

上传者: 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。

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