使用segmentation-models库快速搭建自己的模型进行训练,验证以及预测(代码可傻瓜式运行)
使用segmentation_models库可以轻松地创建图像分割模型。您可以选择不同的模型架构,如Unet、Unet++、MAnet、Linknet、FPN、PSPNet、PAN、DeepLabV3和DeepLabV3+,并根据任务的不同进行相应的调整[3]。这个库还提供了高级API,只需几行代码即可创建神经网络。 在使用segmentation_models库之前,您需要先安装它。可以通过pip命令安装最新版本的库,同时会自动安装所需的torch和torchvision库。 可以使用PyTorch提供的训练循环来实现这些功能。在训练过程中,您可以使用交叉熵损失函数和优化器来优化模型的参数。在验证和测试过程中,您可以使用评估指标来评估模型的性能。 总结起来,使用segmentation_models库可以轻松地创建图像分割模型,并实现数据集的训练、验证和测试功能。您可以根据任务的需求选择不同的模型架构和预训练权重,并使用预处理函数准备数据。然后,使用训练循环对模型进行训练,并使用评估指标评估模型的性能。