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医学图像3D语义分割实战,上手超快包运行-深度学习影像组学迁徙学习必备
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预处理的时候:自动加载的具有mask(20-40)的image(1-300)层面进行训练,防止电脑被撑爆 将图像和mask统一压缩到128,128 要是差了怎么办? 是不是可以增强,采用其它的预处理方法?归一化,n4,重采样 改模型试试:model = smp.PSPNet( encoder_name="resnet34", in_channels=1, classes=2, ) # 加载训练集数据 train_image_path = r'C:\Users\TKQ\Desktop\gz-sa\ls\ls\images' train_mask_path = r'C:\Users\TKQ\Desktop\gz-sa\ls\ls\masks' train_images, train_masks = load_data(train_image_path, train_mask_path) # 加载验证集数据 val_image_path = r'C:\Users\TKQ\Desktop\gz-sa\ls\ls\images-test' val_mask_path = r'C:\Users\TKQ\Desktop\gz-sa\ls\ls\mask-test' 随即划分:8:2 只需要更改路径: image_path = r'C:\Users\TKQ\Desktop\gz-sa\ls\ls\images' mask_path = r'C:\Users\TKQ\Desktop\gz-sa\ls\ls\masks' # 加载待预测数据集:你自己没勾画,想要模型给你勾画 只需要更改路径:pre_image_path = r'C:\Users\TKQ\Desktop\gz-sa\ls\ls\images-test' #通过api调用模型 model = smp.PSPNet( encoder_name="resnet34", #encoder_weights="imagenet", in_channels=1, #灰度:1,若彩色:3 classes=2, ) epoch: 99 loss: 0.0 accuracy: 0.25 IOU: 0.961 test_loss: 0.004 test_accuracy: 0.248 test_iou: 0.551 自动保存最佳模型:为了保存具有最佳IoU和准确率的模型,您可以在每个epoch结束时检查当前的验证IoU和准确率,并将其与先前的最佳IoU和准确率进行比较。如果当前指标优于先前的最佳指标,就保存模型。 名字分别叫:model_best_iou.pth 和model_best_icc.pth,可以用everything搜索软件搜索 可视化: # 验证集看一看 # 预测集看一看 #批量将文件夹下面的文件预测为nii.gz
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