1. 首页
  2. 数据库
  3. 其它
  4. U net for Multi class semantic segmentation 源码

U net for Multi class semantic segmentation 源码

上传者: 2021-05-11 20:53:42上传 ZIP文件 4.9MB 热度 25次
U网用于多类语义分段 此示例演示了将U-net模型用于视网膜图像上的病理学分割的方法。 这支持二进制和多类分割。 这款Jupyter笔记本电脑提出了使用图像实现像素级语义分割所需的所有要求。 步骤1:包装要求 Tensorflow> = 2.0 numpy skimage.io skimage.transform 第2步:训练和测试数据 下载DIARETDB1数据集页面: 在向下注释的数据 我们将使用ddb1fundusimages文件夹中的图像,以及ddb1groundtruth文件夹中的注释 创建文件夹train和test,以使train的图像为1-27,test的图像为所有剩余图像。 在本地文件夹中创建以下文件夹结构以进行多类细分。 : ./resources/ │ └───train | └─
用户评论