U-Net用于细胞边缘分割程序 关于文件夹结构的说明

U-Net 文件夹结构

原文出处:U-net:运行你的第一个U-net进行图像分割

对程序准备部分可能出现的问题做一点小小的说明

文件夹结构(测试通过)

  • Unet-master

    • deform

      • label

        • 30张带标签的图片
      • train

        • 30张训练图片
    • my_test

      • data. py
      • unet. py
    • npydata

    • results

    • test

      • 30张测试图片

说明:

  • Unet-master文件夹下共有5个文件夹,其中deform文件夹下有两个文件夹labeltrain,用于存放训练数据

  • 原程序中还有README.mdtest_predict.py两个文件,为非必需文件,存放位置不影响运行结果.

  • npydata文件夹初始为空,运行完data. py后文件夹中会多出.npy 格式文件

  • result文件夹初始为空,运行完unet.py后结果存放于此处


运行结果:

  • 20 epochs

测试图像
原图像
分割结果
0.jpg
loss: 0.2826 - acc: 0.8970

  • 50epochs

分割结果
0.jpg
loss: 0.2158 - acc: 0.9378

可以看到epoch增加后,图像内部组织残留的部分更少

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转载自blog.csdn.net/DoReAGON/article/details/82819550