【源码】基于PyTorch框架的皮肤病图像分割系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架实现的皮肤病图像分割系统。借助U-Net模型，可对输入的皮肤病图像自动分割，区分出皮肤病区域与正常区域。项目涵盖数据预处理、模型训练、模型验证及图形化界面展示等功能。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对数据集进行标注、转换和增强。
2. 模型训练：运用PyTorch框架训练U-Net模型以进行图像分割。
3. 模型验证：通过计算miou、Pixel Accuracy、Recall和Precision等指标评估模型性能。
4. 图形化界面：利用PyQt5库创建界面，用户能上传图片预测并查看分割结果。

安装使用步骤

环境配置

• 安装Anaconda并配置国内源。
• 创建Python 3.8的虚拟环境并激活。
• 安装PyTorch（推荐GPU版本）。
• 通过requirements.txt文件安装项目所需其他依赖包。

数据准备

• 下载或准备标注好的皮肤病数据集。
• 使用LabelMe工具进行数据标注，转换为项目所需数据格式。

模型训练

• 修改训练脚本中的数据集路径。
• 运行train.py脚本进行模型训练。

模型验证

• 修改test.py脚本中的模型路径和数据集路径。
• 运行test.py脚本进行模型验证，计算性能指标。

图形化界面

• 修改ui.py脚本中的模型路径。
• 运行ui.py脚本启动图形化界面，进行图像上传和分割结果展示。

注：项目性能和数据集质量对模型训练和分割结果准确性影响重大，建议使用高质量标注数据集并充分训练模型。

下载地址

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