【文件属性】：
文件名称：Unets:UNets肺分割的实施
文件大小：1.34MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-16 15:16:40
deep-learning keras image-processing unet xray
医学图像的语义分割
Unets在Keras X线片中肺分割的实现
关键细节
用Keras实现Unet
基于工作
从获得的用于训练的分段数据
物品
细节
输入
256 x 256灰度X射线图像
输出
256 x 256分割图
火车图像
110
手动火车口罩
110
验证图片
28岁
手动验证蒙版
28岁
感谢为的keras实现
改进了在keras中与图像生成器一起动态运行并在训练时进行扩充的功能
依存关系
凯拉斯2.1.5
脾气暴躁的1.14.2
OpenCV2.4.9.1
只是用它来写和调整图像大小
如果愿意，可以用PIL代替
注意事项
运行时，请确保X射线和图像位于单独的文件夹中并具有相同的标签
在data /中遵循类似的文件夹层次结构可以使您的工作更轻松；）
奔跑的Unets
# Initialize the Unet
u1 = Unet ()
# Round one
【文件预览】：
Unets-master
----.gitignore(18B)
----documentation()
--------u-net-architecture.png(101KB)
--------model.png(1.18MB)
--------sample2.png(52KB)
--------sample.png(54KB)
----split_data.py(2KB)
----data()
--------.gitignore(19B)
--------outputs()
--------all()
--------foldA()
--------test()
--------csv()
----combine_masks.py(666B)
----README.md(2KB)
----unet.py(9KB)
----paths(77B)