当前位置: 首页 > news >正文

【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 基于UNet实现血管瘤超声图像分割 | 第30例

前言

大家好,我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》,内包含了各种不同的深度学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

🚨 我的项目环境:

  • 平台:Windows10
  • 语言环境:python3.7
  • 编译器:PyCharm
  • PyTorch版本:1.8.1

💥 项目专栏:【PyTorch深度学习项目实战100例】


一、基于UNet实现血管瘤超声图像分割

语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同,语义分割需要判断图像每个像素点的类别,进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。

在这里插入图片描述

本项目基于PyTorch使用UNet对血管瘤超声图像进行图像分割,迭代了100个epoch左右,最终损失只有0.04左右。

二、数据集介绍

在这里插入图片描述

数据来源

相关文章:

  • 浅谈面向对象设计思想,以及在Linux内核中的体现
  • Mybatis——进阶
  • 简单上手_Kotlin,让开发更简洁
  • 机器学习——代价函数
  • 【百日刷题计划 第八天】——熟悉字符串 字符串基础题
  • python 处理阻尼正弦
  • 人工智能基础:人工智能云服务(Alaas)介绍
  • 【Leetcode】1092. Shortest Common Supersequence
  • Datawhale 202210 Excel | 第五、六、七章 Excel函数示例 Excel函数列表
  • matlab实时串口通讯示例
  • 18-CSS3的2D和3D属性
  • 【韩顺平老师讲MySQL】数据类型详解
  • 认识和了解Linux文件系统。
  • Simulink 自动代码生成电机控制:基于Keil软件集成
  • 【ArchSummit】小红书缓存服务多云建设之路
  • Educational Codeforces Round 137 (Rated for Div. 2)-赛后总结
  • Python图形处理
  • 【网站架构】4核CPU的MySQL调优3万RPS吞吐量?数据库集群高可用
  • Codeforces Round #828 (Div. 3)-赛后总结
  • C语言指针个人理解
  • Python机器学习:一元回归
  • CB2-2CARD的openSUSE安装NAS环境配置
  • Java---微服务---分布式搜索引擎elasticsearch(1)
  • Java基础语法——方法
  • 逆序遍历List集合
  • RISC-V Directives