clc,clear all,close all; classes=['background','object']; pixelLabelIDs = [0,255]; % 读取训练数据 trainVol = imageDatastore('data/volume'); trainSeg = pixelLabelDatastore('data/segmentation', classes,pixelLabelIDs); % 读取验证数据 valVol = imageDatastore('data/valvol'); valSeg = pixelLabelDatastore('data/valseg', classes,pixelLabelIDs); % 定义UNET模型 unet = unetLayers([512 512 1], 2); % 定义训练参数 options = trainingOptions('adam', ... 'InitialLearnRate', 1e-3, ... 'MaxEpochs', 50, ... 'MiniBatchSize', 8, ... 'ValidationData',{valVol,valSeg}, ... 'Plots','training-progress'); % 开始训练 [unet, info] = trainNetwork(trainVol,trainSeg,unet,options); % 保存训练好的模型 save('unet.mat', 'unet');错在哪
时间: 2023-07-14 19:14:20 浏览: 42
这段代码存在一些问题:
1. 在使用 `pixelLabelDatastore` 函数时,应该将 `classes` 参数设置为一个 cell 数组,而不是一个字符数组。你可以将 `classes=['background','object']` 改为 `classes={'background','object'}`。
2. 在定义 `UNET` 模型时,输入图像的通道数应该是 3,而不是 1。你可以将 `unetLayers([512 512 1], 2)` 改为 `unetLayers([512 512 3], 2)`。
3. 在训练参数中,`ValidationData` 应该是一个 `cell` 数组。你可以将 `ValidationData` 的值改为 `{valVol,valSeg}`。
修改后的代码如下:
```
clc,clear all,close all;
classes={'background','object'};
pixelLabelIDs = [0,255];
% 读取训练数据
trainVol = imageDatastore('data/volume');
trainSeg = pixelLabelDatastore('data/segmentation', classes,pixelLabelIDs);
% 读取验证数据
valVol = imageDatastore('data/valvol');
valSeg = pixelLabelDatastore('data/valseg', classes,pixelLabelIDs);
% 定义UNET模型
unet = unetLayers([512 512 3], 2);
% 定义训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
'InitialLearnRate', 1e-3, ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize', 8, ...
'ValidationData',{valVol,valSeg}, ...
'Plots','training-progress');
% 开始训练
[unet, info] = trainNetwork(trainVol,trainSeg,unet,options);
% 保存训练好的模型
save('unet.mat', 'unet');
```