【源码】基于Python和PyTorch的图像分割深度学习项目

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch框架的深度学习项目，聚焦于图像分割任务。它实现了从数据预处理、模型定义、损失函数选择、优化器设置到模型训练、评估及结果记录的完整流程。用户可借助灵活的配置文件，轻松选择不同模型架构、损失函数和优化器，以满足不同图像分割任务的需求。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：支持数据拆分、增强与归一化，让输入数据契合模型训练要求。
2. 模型定义：支持U - Net、DeepLabV3Plus等多种深度学习模型架构，可通过配置文件灵活选择。
3. 损失函数定义：提供Dice损失、二元交叉熵损失等多种损失函数，适配不同任务需求。
4. 优化器设置：支持AdamW等优化器，可通过配置文件设置学习率和权重衰减等参数。
5. 训练过程：实现完整的前向传播、损失计算、反向传播和参数更新流程，支持多GPU训练。
6. 模型评估：通过计算F1分数等指标评估模型性能。
7. 模型保存和加载：支持保存和加载模型权重，方便后续训练和评估。
8. 学习率调整：根据验证集性能自动调整学习率，支持多种调整策略。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python和PyTorch框架，并完成相应环境配置。
2. 数据准备：准备好训练集和验证集，保证数据格式符合项目要求。
3. 配置文件：依据项目需求，修改配置文件中的参数，如模型架构、损失函数、优化器等。
4. 运行脚本：运行训练脚本（如train.py），开启模型训练。
5. 模型评估：训练完成后，运行评估脚本（如post_train.py）对模型进行评估。
6. 结果记录：根据评估结果，保存最佳模型权重并记录训练日志。

注：此步骤假设用户已下载本项目的源码文件，并根据需求完成必要的修改和配置。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】