trainVol = imageDatastore('data/trainvol'); trainSeg = pixelLabelDatastore('data/trainseg', classes,pixelLabelIDs);后,trainNetwork函数可以以trainVol和trainSeg为输入参数吗
时间: 2023-06-27 14:06:12 浏览: 33
是的,trainNetwork函数可以以trainVol和trainSeg为输入参数,用于训练图像分割模型。具体可以按照以下代码进行编写:
```matlab
% 创建图像数据存储器和像素标签数据存储器
trainVol = imageDatastore('data/trainvol');
classes = ["background", "tumor"];
pixelLabelIDs = [0 255];
trainSeg = pixelLabelDatastore('data/trainseg', classes, pixelLabelIDs);
% 定义图像分割网络结构
inputSize = [512 512 4];
numClasses = 2;
lgraph = unetLayers(inputSize, numClasses);
% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
'InitialLearnRate', 1e-3, ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize', 1, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'ValidationData', {valVol, valSeg}, ...
'ValidationFrequency', 10, ...
'Verbose', true);
% 训练图像分割网络
net = trainNetwork(trainVol, trainSeg, lgraph, options);
```
在上述代码中,trainVol和trainSeg分别作为图像数据存储器和像素标签数据存储器的输入参数,用于训练图像分割网络。同时,也可以看到训练选项的定义和图像分割网络结构的定义。