Image_Segmentation:U-Net，R2U-Net，Attention U-Net和Attention R2U-N...

pytorch U-Net，R2U-Net，Attention U-Net，Attention R2U-Net的实现 U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络 基于U-Net（R2U-Net）的递归残积卷积神经网络用于医学图像分割 注意U-Net：学习在哪里寻找胰腺 Attention R2U-Net：只需集成两个最新的高级作品（R2U-Net + Attention U-Net） 网络 R2U网 注意U-Net 注意R2U-Net 评估 我们仅使用测试模型。 数据集分为三个子集：训练集，验证集和测试集，其比例分别为整个数据集的70％，10％和20％。 整个数据集包含2594幅图像，其中1815幅图像用于训练，259幅用于验证，520幅用于测试模型。