Unet+Resnet101在DRIVE数据集上的多尺度医学图像分割实战

资源摘要信息:"Unet+Resnet101 实战分割项目、多尺度训练、迁移学习、多类别分割：DRIVE视神经分割数据集" 本项目是深度学习领域的一个实战分割项目，主要使用了Unet和Resnet101模型，并在DRIVE视神经分割数据集上进行训练。在进行项目介绍之前，我们先来了解一下Unet和Resnet101模型。 Unet是一种基于卷积神经网络的图像分割方法，它是由Ronneberger等人在2015年提出的一种用于生物医学图像分割的网络结构。Unet的结构类似于字母U，因此得名。Unet的最大特点是它的对称结构，能够有效地提取图像中的上下文信息。 Resnet101是ResNet系列网络中的一种，由Kaiming He等人在2016年提出。ResNet系列网络解决了深度神经网络在训练过程中梯度消失和梯度爆炸的问题，使得网络可以更深，从而提高模型的性能。Resnet101是ResNet系列中深度最深的网络之一，有101层。 在本项目中，Unet的backbone被替换为Resnet101，这是一种常用的迁移学习方法，可以利用预训练模型的知识，提高模型的训练效果。 项目介绍部分提到，本项目的总大小为203MB，包含了train脚本和预处理函数。train脚本会自动训练模型，代码会自动将数据随机缩放为设定尺寸的0.5-1.5倍之间，实现多尺度训练。这样可以提高模型的泛化能力，使其能够处理不同大小的图像。 项目的预处理函数被全部重新实现，并在transforms.py文件中可以看到。网络训练了50个epochs，最终的miou（Mean Intersection over Union，即平均交并比）达到了0.79左右。学习率采用了cos衰减策略，可以在run_results文件中查看训练集和测试集的损失和iou曲线，图像由matplotlib库绘制。此外，还保存了训练日志，最好权重等，在训练日志中可以看到每个类别的iou、recall、precision以及全局像素点的准确率等信息。 预测脚本可以自动推理inference下所有图片，代码中做了详细的注释，方便理解和学习。如果想要训练自己的数据，可以参考README文件，傻瓜式运行。 项目的标签为"深度学习 数据集 医学图像 分割"，说明这是一个深度学习项目，使用的数据集是医学图像分割领域的DRIVE视神经分割数据集。医学图像分割是计算机视觉在医学领域的应用，通过分割技术可以提取医学图像中的重要信息，对疾病的诊断和治疗具有重要意义。 压缩包子文件的文件名称列表中只有一个文件名为"drive"，可能包含了项目的全部代码和数据集。