基于UNET的自行车图像分割毕设

基于UNET的自行车图像分割毕设可以分为以下步骤：

1. 数据准备：收集自行车图像数据集并标注，以便用于训练和测试模型。可以使用现有的数据集，也可以自己制作。

2. 搭建UNET模型：使用Keras或TensorFlow等深度学习框架搭建UNET模型，并根据数据集进行训练。

3. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，包括计算精度、召回率、F1分数等指标。

4. 模型调优：根据评估结果对模型进行调优，比如增加或减少网络层数、增加数据增强等方法。

5. 可视化结果：使用测试集对训练好的模型进行预测，并将预测结果可视化展示，以便观察模型的分割效果。