U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集_使用u-net分割自己的数据集

作者：你好赵伟 | 2024-02-15 22:43:02

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使用u-net分割自己的数据集

U-Net是一种基于深度学习的图像语义分割方法，尤其在医学图像分割中表现优异。

本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作自己的数据集，生成Mask图像，并使用U-Net训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。

本课程有三个项目实践：

(1) Kaggle盐体识别比赛：利用U-Net进行Kaggle盐体识别

(2) Pothole语义分割：对汽车行驶场景中的路坑进行标注和语义分割

(3) Kaggle细胞核分割比赛：利用U-Net进行Kaggle细胞核分割

本课程使用keras版本的U-Net，在Ubuntu系统上用Jupyter Notebook做项目演示。包括：数据集标注、数据集格式转换和Mask图像生成、编写U-Net程序文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能评估。

本课程提供项目的数据集和Python程序文件。

课程示例1：使用U-Net进行Kaggle盐体识别

kaggle盐体识别

课程示例2：使用U-Net进行pothole语义分割

pothole语义分割

课程示例3：使用U-Net进行Kaggle细胞核分割

Kaggle细胞核分割

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