【源码】基于PyTorch的图像分割系统（Horse数据库版本）

项目简介

本项目是基于PyTorch框架构建的图像分割系统，主要针对Weizmann马数据库中的马匹图像开展分割任务。项目实现了FCN32s、FCN16s和FCN8s三种全卷积网络结构，同时借助Visdom对训练过程进行可视化。

项目的主要特性和功能

1. 网络结构：实现FCN32s、FCN16s和FCN8s三种网络结构，用于完成图像分割任务。
2. 数据预处理：具备数据读取和预处理功能，包含图像归一化以及转换为张量操作。
3. 训练与测试：包含模型训练和测试的主函数，支持在训练过程中计算mIOU等指标。
4. 可视化：使用Visdom对训练过程进行可视化，实时展示损失函数和预测结果。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保已安装以下依赖： - Python 3.6 - PyTorch 1.2.0 - torchvision 0.4.0 - visdom 0.1.8.9

2. 数据准备

将Weizmann马数据库数据放入weizmann_horse_db文件夹，确保数据格式如下： weizmann_horse_db/ ├── horse/ │ ├── horse001.jpg │ └── ... └── mask/ ├── mask001.png └── ...

3. 启动Visdom服务器

在命令行中运行以下命令启动Visdom服务器： bash python -m visdom.server

4. 运行训练脚本

直接运行train.py文件开始训练： bash python train.py

5. 查看训练结果

训练过程中，Visdom将实时更新损失函数、mIOU等指标以及预测结果的可视化。通过浏览器访问Visdom服务器（通常是http://localhost:8097）查看可视化界面。

6. 保存和加载模型

训练过程中，模型参数将每五个epoch保存一次。用户可以在需要时加载已保存的模型参数，继续训练或进行预测。

下载地址

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