深度学习语义分割实验：Unet网络与MSRC2数据集
简介
本资源文件提供了一个基于Unet网络的深度学习语义分割实验，使用MSRC2数据集进行训练和验证。该实验详细介绍了数据集的划分、数据预处理、模型构建、训练过程以及评估指标。
内容概述
- 数据划分：将图片数据从文件夹整理成CSV文件，并分割为训练集、验证集和测试集。
- 数据预处理：包括颜色与分类标签的转换、图片裁剪等操作。
- 数据加载：自定义数据集类，用于加载和处理数据。
- Unet网络结构：详细描述了Unet网络的双卷积结构、下采样、上采样和输出层。
- 评估指标：使用MIoU（Mean Intersection over Union）作为评估指标。
- 训练过程：介绍了训练的硬件配置、超参数设置以及训练和验证的流程。
使用方法
- 数据集下载：请参考文章中的描述获取MSRC2数据集。
- 代码运行：按照文章中的步骤配置环境并运行代码。
- 模型训练：根据提供的训练脚本进行模型训练。
- 模型评估：使用训练好的模型进行评估，计算MIoU指标。
注意事项
- 确保硬件环境满足训练要求，建议使用GPU进行训练。
- 根据实际情况调整超参数，如学习率、批量大小等。
- 数据集的预处理步骤需严格按照文章中的描述进行。
参考文献
- 文章中提到的Unet网络结构参考了相关深度学习文献。
- MSRC2数据集的详细信息请参考相关文献。
贡献
欢迎对本实验进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
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