【Pytorch】语义分割、医学图像分割one-hot的两种实现方式

简要说明one-hot编码这里只做简单解释，详细说明请查看相关资料。假设我们有3个分类标签[1, 2, 3]，one-hot则将其编码为:1 -> 1 0 02 -> 0 1 03 -> 0 0 1即有多少个分类标签，就要用多少位来进行one-hot编码，这里的位数通常也就对应语义...

[pytorch]医学图像之肝脏语义分割(训练+预测代码)

一，Unet结构：结合上图的Unet结构，pytorch的unet代码如下：unet.py：import torch.nn as nnimport torchfrom torch import autogradclass DoubleConv(nn.Module): def __init__(...

【语义分割系列：四】Unet 论文阅读翻译笔记 医学图像 pytorch实现

UNet2015 MICCAIOlaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas BroxU-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation5 Minute Teaser Presentati...

PASCAL VOC图像语义分割（Pytorch）

PASCAL VOC 2012数据集介绍Pascal VOC的三个主要物体识别竞赛是：分类，检测和分割（classification, detection, and segmentation）。对于分割任务， VOC2012的trainval包含2007-2011年的所有对应图片， test只包含2...

【图像语义分割】Label data的标注--Labelme（python）

图像语义分割是一种pixel-wise级的一种图像分类操作，其目的是在图像中上的同一个类别上打上相同的label，以表示这个类别是同一类。在训练自己的数据集中，语义分割最重要且最基础的一步便是对图像进行标注，以训练得到自己的模型。在标注图像中，MIT开源了一款标注软件，Labelme. http:/...

图像语义分割标注工具labelme制作自己的数据集用于mask-rcnn训练

labelme（标注mask数据集用的）github地址：https://github.com/wkentaro/labelmewindowspython2pip install pyqtpip install labelmepython3pip install pyqt5pip install l...

labelme标注图像分割（语义分割）样本

1、下载：pip install labelme2、将需要标注的图像存入images目录，cd到images目录的父目录3、新建labels.txt文件，ansi编码，其中录入类别__ignore___background_aeroplanebicyclebirdboatbottlebuscarca...

医学图像语义分割--Unet

自从FCN打开了图像语义分割的新世界大门，各种优秀的分割算法迅速发展。在医学图像方面Unet展现出了期强大的性能,是小规模数据集的医学图像也能分割出较好的效果。论文地址 http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf在FCN的基础上，Unet修改并扩大了这个网络框架，...

pytorch 语义分割-医学图像-脑肿瘤数据集的载入模块

由于最近目标是完成基于深度学习的脑肿瘤语义分割实验，所以需要用到自定义的数据载入，本文参考了一下博客：https://blog.csdn.net/tuiqdymy/article/details/84779716?utm_source=app，一开始是做的眼底图像分割，由于使用的是DRIVE数据集，...