视网膜血管分割pytorch代码

我在GitHub上找到了一个基于PyTorch实现的视网膜血管分割代码项目，该项目包括数据预处理、模型训练、模型测试和可视化等功能。这个项目的地址是https://github.com/lee-zq/VesselSeg-Pytorch。作者对代码进行了重构和简化，并添加了注释，力求让任何一个入门者都能看懂。如果你在使用过程中遇到bug或者有任何问题，你可以提issue，作者会尽快进行调试和更新代码。此外，作者也计划复现一些经典和SOTA的视网膜血管分割模型。其中，该项目使用了U-net网络结构，这是一种专门针对医学影像分割设计的网络结构，具有很好的效果。U-net网络结构包括Encode部分和Decoder部分，通过下采样和上采样的过程，将输入图像逐步转化为高层的语义信息，并恢复为原始图像的尺寸，同时利用跳跃连接将不同层级的特征加入到Decoder中，以获得更好的分割结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [视网膜血管分割代码(Pytorch实现)](https://blog.csdn.net/cos_lee/article/details/114075762)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pytorch实现U-net视网膜血管分割](https://blog.csdn.net/lwf1881/article/details/121885451)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]