【源码】基于Python的UNet模型在仪器分割任务中的应用

项目简介

本项目将Python的U-Net模型应用于仪器分割任务。U-Net是常用的深度学习模型，适合图像分割任务。项目旨在利用U-Net模型精准分割图像中的仪器，提升图像处理和分析的效率与准确性。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：可加载、转换图像和掩膜，进行尺寸调整、归一化等预处理操作。
2. U-Net模型构建：定义U-Net模型架构，含下采样与上采样模块，用于提取图像特征和恢复空间信息。
3. 损失函数：采用Tversky损失函数，平衡假正例和假负例的影响。
4. 训练过程：用训练数据集训练U-Net模型，优化参数以提高分割性能。
5. 预测和可视化：使用训练好的模型对新图像进行预测，并可视化展示分割结果。
6. 工具函数：包含图像与张量转换等辅助函数，以及数据加载、模型保存和加载模块。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python和PyTorch等必要的依赖库。
2. 数据准备：准备训练数据集和测试数据集，包括图像和对应的掩膜。
3. 模型训练：运行train.py脚本，通过训练数据集对U-Net模型进行训练。
4. 模型预测：运行pred.py脚本，使用训练好的U-Net模型对新的图像进行预测，并可视化展示分割结果。
5. 结果分析：根据预测结果和可视化结果，分析U-Net模型在仪器分割任务中的性能。

注意：使用前需正确安装并配置所需的Python环境和依赖库，如PyTorch等。代码中的文件路径和参数可能需根据实际情况调整。

下载地址

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