没有from unet_model import UNet # 假设已经定义了UNet模型

时间: 2024-06-16 10:08:19 浏览: 131
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扩散模型-基于CUDA加速实现UNet扩散模型-附项目源码-优质项目实战.zip

UNet是一种常用的深度学习模型，用于图像分割任务。它由Olaf Ronneberger等人在2015年提出，并在医学图像分割领域取得了很好的效果。 UNet的结构特点是对称的U形，由一个编码器和一个解码器组成。编码器部分负责提取图像的高级特征，而解码器部分则将这些特征映射回原始图像的尺寸，并生成分割结果。 在Python中，可以使用unet_model库中的UNet类来定义和使用UNet模型。通过导入UNet类，可以创建一个UNet对象，并使用其方法进行训练和预测。
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import glob import numpy as np import torch import os import cv2 from model.unet_model import UNet if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道，分类为1。 net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 加载模型参数 net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device)) # 测试模式 net.eval() # 读取所有图片路径 tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for i in tests_path: # 保存结果地址 save_res_path = '../data/test/test_mask/*res.png' # 读取图片 img = cv2.imread(i) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组 img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1]) # 转为tensor img_tensor = torch.from_numpy(img) # 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。 img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32) # 预测 pred = net(img_tensor) # 提取结果 pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0] # 处理结果 pred[pred >= 0.5] = 255 pred[pred < 0.5] = 0 # 保存图片 cv2.imwrite(save_res_path, pred) # print(pred) print("successfully save")

这段代码是一个用于图像分割的UNet模型的理代码。首先，它会检查是否有可用的CUDA设备，然后加载UNet模型并将其移动到相应的设备上。接下来，它会遍历所有测试图片的路径，读取并预处理每张图片。然后，使用加载的...

import os import random import numpy as np import cv2 import keras from create_unet import create_model img_path = 'data_enh/img' mask_path = 'data_enh/mask' # 训练集与测试集的切分 img_files = np.array(os.listdir(img_path)) data_num = len(img_files) train_num = int(data_num * 0.8) train_ind = random.sample(range(data_num), train_num) test_ind = list(set(range(data_num)) - set(train_ind)) train_ind = np.array(train_ind) test_ind = np.array(test_ind) train_img = img_files[train_ind] # 训练的数据 test_img = img_files[test_ind] # 测试的数据 def get_mask_name(img_name): mask = [] for i in img_name: mask_name = i.replace('.jpg', '.png') mask.append(mask_name) return np.array(mask) train_mask = get_mask_name(train_img) test_msak = get_mask_name(test_img) def generator(img, mask, batch_size): num = len(img) while True: IMG = [] MASK = [] for i in range(batch_size): index = np.random.choice(num) img_name = img[index] mask_name = mask[index] img_temp = os.path.join(img_path, img_name) mask_temp = os.path.join(mask_path, mask_name) temp_img = cv2.imread(img_temp) temp_mask = cv2.imread(mask_temp, 0)/255 temp_mask = np.reshape(temp_mask, [256, 256, 1]) IMG.append(temp_img) MASK.append(temp_mask) IMG = np.array(IMG) MASK = np.array(MASK) yield IMG, MASK # train_data = generator(train_img, train_mask, 32) # temp_data = train_data.__next__() # 计算dice系数 def dice_coef(y_true, y_pred): y_true_f = keras.backend.flatten(y_true) y_pred_f = keras.backend.flatten(y_pred) intersection = keras.backend.sum(y_true_f * y_pred_f) area_true = keras.backend.sum(y_true_f * y_true_f) area_pred = keras.backend.sum(y_pred_f * y_pred_f) dice = (2 * intersection + 1)/(area_true + area_pred + 1) return dice # 自定义损失函数，dice_loss def dice_coef_loss(y_true, y_pred): return 1 - dice_coef(y_true, y_pred) # 模型的创建 model = create_model() # 模型的编译 model.compile(optimizer='Adam', loss=dice_coef_loss, metrics=[dice_coef]) # 模型的训练 history = model.fit_generator(generator(train_img, train_mask, 4), steps_per_epoch=100, epochs=10, validation_data=generator(test_img, test_msak, 4), validation_steps=4 ) # 模型的保存 model.save('unet_model.h5') # 模型的读取 model = keras.models.load_model('unet_model.h5', custom_objects={'dice_coef_loss': dice_coef_loss, 'dice_coef': dice_coef}) # 获取测试数据 test_generator = generator(test_img, test_msak, 32) img, mask = test_generator.__next__() # 模型的测试 model.evaluate(img, mask) # [0.11458712816238403, 0.885412871837616] 94%

上面这段代码是在导入...它导入了 OS 库，Random 库，NumPy 库，CV2 库，Keras 库，以及一个叫做 Create_unet 的自定义模块。它还定义了两个字符串变量：img_path 和 mask_path，分别存储了图像数据和掩码数据的路径。

oduleNotFoundError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_181/1171594652.py in <module> ----> 1 from paddleseg.models import UNet 2 unet_paddlemodel = UNet(num_classes=2) 3 4 # 打印网络模型参数 5 modelseg = paddle.Model(unet_paddlemodel) ModuleNotFoundError: No module named 'paddleseg'

这个错误提示表明你的代码中使用了 paddleseg 模块，但是你的环境中并没有安装该模块。你可以通过以下命令使用 pip 安装 paddleseg 模块： pip install paddleseg 安装完成后，你可以再次运行代码。...

from .hed_unet import HEDUNet def get_model(model_name): try: return globals()[model_name] except KeyError: raise ValueError(f'Can\'t provide Model called "{model_name}"')是什么意思

这段代码定义了一个函数get_model，其作用是根据给定的model_name返回相应的模型。 首先，函数通过import语句从hed_unet模块中导入HEDUNet模型。 然后，函数尝试通过globals()函数获取当前全局作用域中的所有变量...

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import cv2 import numpy as np from keras.models import load_model # 加载模型 model = load_model('unet.h5') # 准备测试图像 img = cv2.imread('data/test/0.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.resize(img, (256, 256)) img = np.expand_dims(img, axis=-1) img = img / 255.0 # 进行分割 pred = model.predict(np.array([img])) # 可以根据需要对预测结果进行后处理，比如二值化、腐蚀、膨胀等 pred = np.squeeze(pred) pred = np.where(pred > 0.5, 255, 0) pred = np.uint8(pred) # 保存预测结果 cv2.imwrite('data/test/x.png', pred)错在哪

或者，你可以在模型的输出层中使用 activation='sigmoid' 参数，这样输出的张量形状就是 (batch_size, height, width, 1)，就不需要再使用 np.squeeze 函数了。 另外，如果测试图像是彩色图像，不应该使用 ...

model_data/unet_vgg_voc.pth 怎么解决

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解释一下这段代码，import os from model import unet import tensorflow as tf from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau from tensorflow.keras import backend as K from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.

- from model import unet：从名为 model 的 Python 模块中导入名为 unet 的 U-Net 模型。 - import tensorflow as tf：导入 TensorFlow 库。 - from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau：...

import os model_path = 'unet.h5' model_path = model_path.decode(sys.getfilesystemencoding()) model = load_model(model_path)出现AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'

如果您使用的是 Python 3.x 版本，那么字符串（str）默认为 Unicode 字符串，没有 decode() 方法。因此，您不能在一个字符串对象上调用 decode() 方法。 如果您想要使用 getfilesystemencoding() 方法获取操作系统...

import cv2 import numpy as np # 加载模型 model = load_model('unet.h') # 准备测试图像 img = cv2.imread('data/test/0.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.resize(img, (256, 256)) img = np.expand_dims(img, axis=-1) img = img / 255.0 # 进行分割 pred = model.predict(np.array([img])) # 可以根据需要对预测结果进行后处理，比如二值化、腐蚀、膨胀等 pred = np.squeeze(pred) pred = np.where(pred > 0.5, 255, 0) pred = np.uint8(pred) # 保存预测结果 cv2.imwrite('data/test/x.png', pred)出现name 'load_model' is not defined怎么解决

你需要在代码开头添加以下代码： from keras.models import load_model 这样就可以使用 load_model 函数加载模型了。

import torch import load_data import network import train import test import os device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_dir = "./data/SICE_train" val_dir = "./data/SICE_val/low" train_id = "MyModel" train_batch_size = 2 val_batch_size = 1 num_epochs = 100 def main(): model_folder = "./model/"+train_id if not os.path.exists(model_folder): os.makedirs(model_folder) model_dir = model_folder + "/100.pth" train_data = load_data.load_images(train_dir, train_batch_size) val_data = load_data.load_images(val_dir, val_batch_size) net = network.UNet(1, 1).to(device) net.apply(network.init) net = train.train_model(net, train_data, val_data, num_epochs, device, train_id) torch.save(net.state_dict(), model_dir) test.evaluate(model_dir) if __name__ == "__main__": main()

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ModuleNotFoundError: No module named 'unet_parts'

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