UNET MATLAB代码

以下是一个基本的UNET MATLAB代码实现：

首先，需要加载数据集。假设你的训练图像和标签存储在“train_images”和“train_labels”文件夹中，可以使用以下代码读取它们：

train_image_folder = fullfile(pwd,'train_images');
train_label_folder = fullfile(pwd,'train_labels');
imds = imageDatastore(train_image_folder);
pxds = pixelLabelDatastore(train_label_folder, classes);

其中“classes”是你的标签类别。

接下来，需要定义UNET模型。可以使用以下代码：

numClasses = length(classes);
lgraph = unetLayers([256 256 numClasses])

然后，可以使用以下代码训练UNET模型：

options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate',1e-3, ...
    'MaxEpochs',30, ...
    'MiniBatchSize',16, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'VerboseFrequency',10, ...
    'Plots','training-progress', ...
    'ExecutionEnvironment','gpu');
trainedNet = trainNetwork(imds,pxds,lgraph,options);

其中，“options”包含了训练UNET模型需要的参数，包括最大训练轮数、每批训练的图像数量和学习率等。

最后，可以使用以下代码测试UNET模型：

test_image = imread('test_image.png');
test_label = semanticseg(test_image, trainedNet);

其中，“test_image.png”是你的测试图像文件名，“test_label”是模型预测的标签图像。

这只是一个基本的UNET MATLAB代码实现，你可以根据自己的需求进行调整和优化。