matlab 1dunet
时间: 2023-08-23 15:11:27 浏览: 39
引用\[1\]中提到了一个3-D U-Net网络的示例代码,用于训练和测试图像分割模型。如果您想要训练网络,请将代码中的doTraining变量设置为true,并使用训练数据集进行训练。如果您只是想使用已经训练好的网络进行测试,可以将doTraining变量设置为false,并加载预训练的网络模型和测试样本数据。加载预训练模型和样本数据的代码可以在引用\[2\]中找到。这个示例代码使用了一些MATLAB函数和工具箱,如imageDatastore、randomPatchExtractionDatastore、transform、dicePixelClassificationLayer、pixelLabelDatastore、semanticseg、trainingOptions和trainNetwork。这些函数和工具箱可以帮助您进行图像处理和深度学习任务。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于Matlab深度学习(Deep Learning)的3-D U-Net 神经网络进行3-D脑部肿瘤(MRI)的分割及三维重建](https://blog.csdn.net/qq_32809093/article/details/117593539)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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