Pytorch-UNet：高质量图像语义分割的PyTorch实现
描述
本仓库提供了一个基于PyTorch的U-Net模型实现，专门用于高质量图像的语义分割任务。该模型在Kaggle的自定义数据集上进行了训练，使用了5000张图像（无数据增强），并在超过100k张测试图像上获得了0.988423的分数（在735个模型中排名第511）。通过进一步的训练、数据增强、微调、使用CRF后处理以及在蒙版边缘上施加更多权重，可以进一步提高模型的性能。
使用方法
环境要求
- Python 3.6 或更高版本
预测单张图像
训练好模型并将其保存到MODEL.pth后，您可以通过命令行界面（CLI）轻松测试图像上的输出蒙版。
python predict.py -i image.jpg -o output.jpg
预测多张图像并显示
要预测多幅图像并显示它们而不保存它们，可以使用以下命令：
python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save
进一步改进
- 数据增强：通过增加数据增强技术，可以提高模型的泛化能力。
- 微调：对模型进行进一步的微调，以优化其在特定数据集上的表现。
- CRF后处理：使用条件随机场（CRF）进行后处理，可以提高分割结果的准确性。
- 权重调整：在蒙版边缘上施加更多权重，以提高边缘分割的精度。
通过这些改进，您可以进一步提升模型的性能，使其在图像语义分割任务中表现更加出色。