matlab unet代码，其中训练集图像在data下trainvol,标签在trainseg,验证集图像在data下valvol,标签在valseg

以下是一个简单的 Matlab UNet 训练代码示例，可以根据你的数据集路径进行修改：

% 加载训练和验证数据
imdsTrain = imageDatastore('data/trainvol');
pxdsTrain = pixelLabelDatastore('data/trainseg', classes);

imdsVal = imageDatastore('data/valvol');
pxdsVal = pixelLabelDatastore('data/valseg', classes);

% 定义 UNet 模型
numClasses = numel(classes);
lgraph = unetLayers([512 512 1], numClasses);

% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 30, ...
    'MiniBatchSize', 4, ...
    'InitialLearnRate', 1e-3, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'ValidationData',{imdsVal,pxdsVal}, ...
    'ValidationFrequency', 5, ...
    'Verbose', true, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 开始训练模型
net = trainNetwork(imdsTrain, pxdsTrain, lgraph, options);

% 保存模型
save('unet-model.mat', 'net');

请注意，你需要根据你的数据集的类别数修改 `numClasses` 变量的值，并根据你的模型输入图像的尺寸调整 `unetLayers` 函数的参数。

此外，你还需要定义你的类别列表 `classes`，例如：

classes = [
    "background"
    "tumor"
];