[train hyper-parameters: Namespace(base_size=300, crop_size=224, batch_size=8, epochs=5, lr=0.01, lrf=0.001)]
[epoch: 1]
global correct: 0.9215
precision: ['0.9538', '0.4450']
recall: ['0.9620', '0.3956']
IoU: ['0.9192', '0.2649']
mean IoU: 0.5920
[epoch: 2]
global correct: 0.9417
precision: ['0.9559', '0.6452']
recall: ['0.9825', '0.4123']
IoU: ['0.9400', '0.3361']
mean IoU: 0.6380
[epoch: 3]
global correct: 0.9433
precision: ['0.9742', '0.5915']
recall: ['0.9644', '0.6686']
IoU: ['0.9404', '0.4574']
mean IoU: 0.6989
[epoch: 4]
global correct: 0.9451
precision: ['0.9654', '0.6355']
recall: ['0.9759', '0.5462']
IoU: ['0.9429', '0.4159']
mean IoU: 0.6794
[epoch: 5]
global correct: 0.9433
precision: ['0.9748', '0.5901']
recall: ['0.9638', '0.6773']
IoU: ['0.9404', '0.4606']
mean IoU: 0.7005
基于TransUnet和deeplabv3的超声乳腺对比实验、包含数据集 （1826个子文件） 
.gitignore 50B u-net-me.iml 335B
loss_iou_curve.jpg 269KB LR_decay.jpg 205KB trainSetVis.jpg 60KB
benign (117).png 551KB benign (117).png 551KB benign (69).png 548KB benign (69).png 548KB benign (106).png 547KB benign (106).png 547KB benign (379).png 546KB benign (379).png 546KB benign (113).png 535KB benign (113).png 535KB benign (183).png 535KB benign (183).png 535KB benign (76).png 533KB benign (76).png 533KB benign (28).png 532KB benign (28).png 532KB benign (348).png 529KB benign (348).png 529KB benign (414).png 522KB benign (414).png 522KB benign (92).png 520KB benign (92).png 520KB benign (56).png 517KB benign (56).png 517KB benign (180).png 504KB benign (180).png 504KB benign (389).png 503KB benign (389).png 503KB benign (136).png 501KB benign (136).png 501KB benign (50).png 499KB benign (50).png 499KB benign (89).png 495KB benign (89).png 495KB benign (156).png 495KB benign (156).png 495KB benign (105).png 494KB benign (105).png 494KB benign (91).png 493KB benign (91).png 493KB benign (185).png 489KB benign (185).png 489KB benign (120).png 488KB benign (120).png 488KB benign (55).png 483KB benign (55).png 483KB benign (416).png 480KB benign (416).png 480KB benign (350).png 478KB benign (350).png 478KB benign (138).png 466KB benign (138).png 466KB benign (86).png 462KB benign (86).png 462KB benign (163).png 462KB benign (163).png 462KB benign (390).png 460KB benign (390).png 460KB benign (386).png 459KB benign (386).png 459KB benign (98).png 458KB benign (98).png 458KB benign (60).png 458KB benign (60).png 458KB benign (27).png 456KB benign (27).png 456KB benign (107).png 453KB benign (107).png 453KB benign (25).png 452KB benign (25).png 452KB benign (23).png 451KB benign (23).png 451KB benign (336).png 451KB benign (336).png 451KB benign (129).png 448KB benign (129).png 448KB benign (153).png 447KB benign (153).png 447KB benign (371).png 446KB benign (371).png 446KB benign (178).png 446KB benign (178).png 446KB benign (104).png 446KB benign (104).png 446KB benign (430).png 446KB benign (430).png 446KB benign (44).png 445KB benign (44).png 445KB benign (375).png 445KB benign (375).png 445KB benign (144).png 444KB benign (144).png 444KB benign (333).png 444KB benign (333).png 444KB benign (75).png 443KB共 1826 条
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 19
资源评论
