文件名称:
Fetal_Segmentation_Pytorch-源码
开发工具:
文件大小: 257mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-07
详细说明：胎儿分割
此回购展示了使用Pytorch分割胎儿图像的两种深度学习方法（SegNet和UNet）。 这项工作主要基于《 》 一书。
仓库概述
：存储所有未拆分的训练数据 ：存储所有数据以供预测使用 ：存储训练后生成的最佳体重模型 ：主脚本导入数据集，训练器，损失函数以运行模型 ：自定义数据集以处理训练图像 ：构建SegNet和UNet模型 ：训练纪元的教练 ：定义骰子损失+ BCElogits损失函数 ：脚本预测unlabeld图片
要求
torch == 1.8.0
torchvision
torchsummary
numpy
scipy
skimage
matplotlib
PIL
隔离网
SegNet模型结果
网络
这个UNet实现是一个普通模型，没有使用BatchNorm和DropOut。 如果严格遵循原始论文，则输入和输出尺寸之间将存在冲突（572到388）。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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