【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割

【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割 | 第29例
前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

🚨 我的项目环境：
- 平台：Windows10
- 语言环境：python3.7
- 编译器：PyCharm
- PyTorch版本：1.8.1
💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】

一、基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割

语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。

本项目基于PyTorch使用UNet对DRIVE视网膜数据进行图像分割，迭代了100个epoch左右，最终损失只有0.03左右。

二、数据集介绍
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原文地址：https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/127250038

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一、基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割

二、数据集介绍