在PyTorch使用UNet进行图像分割【附源码】

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45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统 46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统
47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统 48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统
49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统 50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统
51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统 52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统
53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统 54.【基于深度学习的水果智能检测系统
55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统 56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统
57.【基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统 58.【太基于深度学习的阳能电池板检测与分析系统
59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测 60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统
61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统 62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别
63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统 64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统
65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统 66.【基于深度学习的安检X光危险品检测与识别系统
67.【基于深度学习的农作物类别检测与识别系统 68.【基于深度学习的危险驾驶行为检测识别系统
69.【基于深度学习的维修工具检测识别系统 70.【基于深度学习的维修工具检测识别系统
71.【基于深度学习的建筑墙面损伤检测系统 72.【基于深度学习的煤矿传送带异物检测系统
73.【基于深度学习的老鼠智能检测系统 74.【基于深度学习的水面垃圾智能检测识别系统
75.【基于深度学习的遥感视角船只智能检测系统 76.【基于深度学习的胃肠道息肉智能检测分割与诊断系统
77.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统 78.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统
79.【基于深度学习的果园苹果检测与计数系统 80.【基于深度学习的半导体芯片缺陷检测系统
81.【基于深度学习的糖尿病视网膜病变检测与诊断系统 82.【基于深度学习的运动鞋品牌检测与识别系统

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三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】,持续更新中~

《------正文------》

目录

基于U-Net结构的图像分割

图像分割是计算机视觉中的一项重要任务,其目标是将图像中的每个像素分类到特定类别中。UNet是一种流行的深度学习架构,广泛用于生物医学和一般分割任务。

什么是UNet?

UNet是一个完全卷积神经网络(CNN),专为图像分割而设计。它包括:

  • 编码器: 使用卷积层捕获空间信息。
  • 解码器: 对特征图进行上采样以匹配输入分辨率。
  • 跳跃连接: 编 码器和解码器之间的桥梁,以保留细粒度的细节。

在PyTorch中实现UNet进行图像分割

步骤1:安装库

复制代码
pip install torch torchvision matplotlib

步骤2:定义UNet模型

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class UNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels=1, out_channels=1):
        super(UNet, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU()
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, out_channels, kernel_size=1)
        )
    
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return torch.sigmoid(x)

# Initialize the model
model = UNet()

步骤3:加载图像并执行推理

python 复制代码
from PIL import Image
import torchvision.transforms as T
import matplotlib.pyplot as plt

# Load an image and preprocess it
image_path = "image.jpg"
image = Image.open(image_path).convert("L")
transform = T.Compose([T.ToTensor()])
image_tensor = transform(image).unsqueeze(0)

# Run inference
with torch.no_grad():
    output = model(image_tensor)

# Display segmentation result
plt.imshow(output.squeeze(), cmap="gray")
plt.show()

结论

UNet是一个强大的图像分割任务架构,适用于医学成像、自动驾驶和许多其他应用。PyTorch提供了一个灵活的框架,可以有效地构建和微调U-net模型。


好了,这篇文章就介绍到这里,喜欢的小伙伴感谢给点个赞和关注,更多精彩内容持续更新~~
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