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