烹饪第一个U-Net进行图像分割

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 今天我们将学习如何准备计算机视觉中最重要的网络之一：U-Net。如果你没有代码和数据集也没关系，可以分别通过下面两个链接进行访问： 代码： https://www.kaggle.com/datasets/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation?source=post_page-----e812e37e9cd0-------------------------------- Kaggle的MRI分割数据集： https://www.kaggle.com/datasets/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation?source=post_page-----e812e37e9cd0-------------------------------- 主要步骤： 1. 数据集的探索 2. 数据集和Dataloader类的创建 3. 架构的创建 4. 检查损失（DICE和二元交叉熵） 5. 结果 数据集的探索 我们得到了一组（255 x 255）的MRI扫描的2D图像，以及它们相应的必须将每个像素分类为0（健康）或1（肿瘤）。 这里有一些例子： 第一行：肿瘤，第二行：健康主题 数据集和Dataloader类 这是涉及神经网络的每个 ………………………………