UNet 和 UNet++：医学影像经典分割网络对比
介绍 语义分割是计算机视觉的一个问题，我们的任务是使用图像作为输入，为图像中的每个像素分配一个类。在语义分割的情况下，我们不关心是否有同一个类的多个实例(对象)，我们只是用它们的类别来标记它们。有多种关于不同计算机视觉问题的介绍课程，但用一张图片可以总结不同的计算机视觉问题： ...
模式识别与图像处理课程实验二：基于UNet的目标检测网络（下）
3.14、测试函数# 测试函数 def test(device, test_dataloader): fcrn_encode.eval() fcrn_decode.eval() # Gen.eval() for batch_idx, (road, road_label, img_name)in enumerate(test_dataloader): ...
模式识别与图像处理课程实验二：基于UNet的目标检测网络（上）
一、 实验原理与目的实验采用Unet目标检测网络实现对目标的检测。例如检测舰船、车辆、人脸、道路等。其中的Unet网络结构如下所示U-Net 是一个 encoder-decoder 结构，左边一半的 encoder 包括若干卷积，池化，把图像进行下采样，右边的 decoder 进行上采样，恢复到原图的形状，给出每个像素的预测。编码器有四个子模块，每个子模块包含两个卷积层，每个子模块之后有一个通过....
语义分割实验：Unet网络/MSRC2数据集
本实验使用Unet网络对MSRC2数据集进行划分源代码文件和MSRC2数据集获取方式见文末1.数据划分把图片数据从文件夹整理成csv文件，每一行代表其路径class image2csv(object): # 分割训练集 验证集 测试集 # 做成对应的txt def __init__(self, data_root, image_dir, label_dir, slice_...
基于UNET网络模型道路垃圾语义分割背景介绍
当前，随着我国经济水平的持续上升，快速发展带来的环境问题也越来越受到重视，据统计，我国的生活垃圾年产量已经超过 4 亿吨，城市垃圾的年增长率高达 7%-9%。道路垃圾占用大量土地，影响城市景观，甚至会对环境造成不可恢复的破坏。同时，上海市于 2019 年 7 月实施强制垃圾分类，46 个垃圾分类的重点城市也都将于 2020 年底建立完备的垃圾分类系统。因....
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