# MobileUnet 分割项目的使用方法
1. 根据requirements.txt 下载需要的库文件,命令如下
# pip install -r requirements.txt
2. 数据集的文件摆放
--data--train---images 训练集的图像
--data--train---masks 训练集的图像标签
--data--val---images 验证集的图像
--data--val---masks 验证集的图像标签
--data--dataset.json json标签文件
准备好dataset.json
{
"0": "background",
"1": "crack",
"2": "horizontal crack",
"3": "vertical crack"
}
3. 训练 # python train.py
parser.add_argument("--batch-size", default=4, type=int)
parser.add_argument("--num-classes", default=2, type=int) # 背景 +1
parser.add_argument("--epochs", default=100, type=int)
parser.add_argument('--lr', default=0.01, type=float)
parser.add_argument('--lrf',default=0.001,type=float) # 最终学习率 = lr * lrf
parser.add_argument("--img_f", default='.png', type=str) # 数据图像的后缀
parser.add_argument("--mask_f", default='_mask.png', type=str) # mask图像的后缀
4. 推理的时候 # python predict.py
weights_path = "./runs/weights/best.pth"
img_path = 'data/train/images/000.png'
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基于 Unet - MobileNet 对腹部肝脏(LIver)图像分割实战代码【包含完整代码、数据集等等】
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基于 Unet - MobileNet 对腹部肝脏(LIver)图像分割实战代码【包含完整代码、数据集等等】 代码增添了新的评估指标,如loss、iou、dice、recall、precision以及对应的mean指标。并且生成对应类别的曲线图、以及mean的曲线图(训练集、验证集都有) 本项目在LIver数据集进行训练,验证集指标为: epoch:100 precision: ['0.9846', '0.9590'] recall: ['0.9958', '0.8642'] iou: ['0.9805', '0.8334'] dice: ['0.9901', '0.9092'] mean precision: 0.9718,mean recall: 0.9300,mean dice: 0.9497,mean iou: 0.9070 如果想要训练自己数据集,参考readme文件即可
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LR_decay.jpg 204KB
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