"# pytorch-unet-master" "# pytorch-unet-master"

本项目是一个使用 U-Net 网络进行图像分割的示例。U-Net 是一种深度学习网络结构，广泛应用于医学图像分割等任务。 本项目应用u-net对矿石图像进行图像分割

• data/：存放训练和测试数据集
• params/：存放 U-Net 模型的定义和训练代码
• utils/：存放辅助函数和工具代码
• DATA/：存放评价标准的绘制曲线
• GUI/：存放简单的图形界面
• README.md：项目说明文件

本项目使用了一个自制数据集，用于训练和测试 U-Net 模型。数据集包括输入图像和对应的标签图像，用于图像分割任务。

准备数据集：将训练和测试数据集分别放置在 data/train 和 data/test 目录下。

模型训练：运行 params/train.py 文件来训练 U-Net 模型。训练过程中会生成模型权重文件，保存在 params/checkpoints 目录下。

模型测试：运行 params/test.py 文件来测试训练好的模型。测试结果将保存在 params/results 目录下。

其他功能：该项目还提供了辅助函数和工具代码，如在 utils 目录下的图像预处理和结果可视化函数。

在 models/ 目录下，我们提供了训练 U-Net 模型的代码。你可以运行 train.py 脚本来进行模型训练。训练完成后，模型参数将保存在 params/ 目录下。

python train.py

[email protected]