现有data文件下训练集图片volume文件,标签segmentation文件,验证集图片valvol文件,标签valseg文件,用MATLABR2019a写UNET分割代码
时间: 2023-06-27 12:06:59 浏览: 80
以下是一个简单的 MATLAB UNET 分割代码示例:
```matlab
% 设置训练和验证数据的文件路径
trainData = 'data/train';
valData = 'data/val';
% 加载训练和验证数据
trainVol = imageDatastore(trainData + "/volume");
trainSeg = pixelLabelDatastore(trainData + "/segmentation", classes);
valVol = imageDatastore(valData + "/valvol");
valSeg = pixelLabelDatastore(valData + "/valseg", classes);
% 设置UNet模型参数
numClasses = length(classes);
imgSize = [512 512 1];
lgraph = unetLayers(imgSize, numClasses, 'EncoderDepth', 3);
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'InitialLearnRate', 1e-3, ...
'MiniBatchSize', 8, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'ValidationData', {valVol, valSeg}, ...
'ValidationFrequency', 10, ...
'Verbose', true);
% 训练UNet模型
net = trainNetwork(trainVol, trainSeg, lgraph, options);
```
需要注意的是,上述代码仅仅是一个简单的示例,如果要训练高质量的分割模型,需要更多的数据预处理、数据增强、调整网络架构和优化参数等操作。
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