(源码)基于PyTorch的图像分割系统（Horse数据库版本）.zip

# 基于PyTorch的图像分割系统（Horse数据库版本） ## 项目简介 本项目是一个基于PyTorch框架的图像分割系统，专门针对Weizmann马数据库中的马匹图像进行分割任务。项目实现了FCN32s、FCN16s和FCN8s三种全卷积网络结构，并通过Visdom进行训练过程的可视化。 ## 项目的主要特性和功能 1. **网络结构**: 实现了FCN32s、FCN16s和FCN8s三种网络结构，用于图像分割任务。 2. **数据预处理**: 提供了数据读取和预处理功能，包括图像归一化和转换为张量。 3. **训练与测试**: 包含模型训练和测试的主函数，支持在训练过程中计算mIOU等指标。 4. **可视化**: 使用Visdom进行训练过程的可视化，实时展示损失函数和预测结果。 ## 安装使用步骤 ### 1. 环境准备 确保已安装以下依赖： - Python 3.6 - PyTorch 1.2.0 - torchvision 0.4.0 - visdom 0.1.8.9 ### 2. 数据准备 将Weizmann马数据库数据放入`weizmann_horse_db`文件夹，确保数据格式如下： ``` weizmann_horse_db/ ├── horse/ │ ├── horse001.jpg │ └── ... └── mask/ ├── mask001.png └── ... ``` ### 3. 启动Visdom服务器 在命令行中运行以下命令启动Visdom服务器： ```bash python -m visdom.server ``` ### 4. 运行训练脚本 直接运行`train.py`文件开始训练： ```bash python train.py ``` ### 5. 查看训练结果 训练过程中，Visdom将实时更新损失函数、mIOU等指标以及预测结果的可视化。通过浏览器访问Visdom服务器（通常是`http://localhost:8097`）查看可视化界面。 ### 6. 保存和加载模型 训练过程中，模型参数将每五个epoch保存一次。用户可以在需要时加载已保存的模型参数，继续训练或进行预测。 通过以上步骤，用户可以轻松开始训练过程，并利用Visdom进行可视化。