颜色分类leetcode SeqNet 血管分割和动脉/静脉分类的联合学习

颜色分类leetcode序列网血管分割和动脉/静脉分类的联合学习视网膜成像是诊断各种疾病的宝贵工具。然而，即使对于有经验的专家来说，阅读视网膜图像也是一项困难且耗时的任务。自动视网膜图像分析的基本步骤是血管分割和动脉/静脉分类，它们提供有关潜在疾病的各种信息。为了提高现有的视网膜图像分析自动化方法的性能，我们提出了两步血管分类。我们采用基于UNet的模型SeqNet从背景中准确地分割血管并对血管类型进行预测。我们的模型按顺序进行分割和分类，这减轻了标签分布偏差的问题并促进了训练。模型图1 SeqNet的网络架构。用法训练时，数据集应放置在./data/ALL ，遵循./utils/prepare_dataset.py定义的数据结构。训练： python train.py模型将保存在./trained_model/ ，结果将保存在./output/ 。预言： python predict.py -i ./data/test_images/ -o ./output/预训练权重这是一个用多个数据集训练的模型（DRIVE、LES-AV和HRF