憨批的语义分割3——Unet模型详解及训练自己的Unet模型（划分斑马线）
简介
本资源文件提供了关于Unet模型的详细介绍以及如何训练自己的Unet模型用于划分斑马线的教程。Unet是一种常用的语义分割模型，适用于图像中像素级别的分类任务。
内容概述
- Unet模型详解：详细解释了Unet模型的结构和工作原理，包括其编码器和解码器部分的设计。
- 训练自己的Unet模型：提供了从数据准备到模型训练的完整流程，特别针对斑马线分割任务进行了说明。
- 代码实现：包含了Unet模型的代码实现，包括主干模型Mobilenet和解码器部分的代码。
- 训练部分：详细介绍了训练过程中涉及的文件、LOSS函数的组成以及训练代码的实现。
使用说明
- 数据准备：按照教程准备训练数据，包括原图和标签图。
- 模型训练：使用提供的训练代码进行模型训练，可以根据需要调整参数。
- 模型测试：训练完成后，可以使用测试代码对模型进行评估。
注意事项
- 确保数据集的格式和标签图的正确性。
- 在训练过程中，可以根据实际情况调整学习率和批量大小等参数。
- 训练完成后，建议使用测试集对模型进行评估，以确保模型的泛化能力。
参考资料
- 详细内容请参考CSDN博客文章《憨批的语义分割3——unet模型详解以及训练自己的unet模型（划分斑马线）》。
通过本资源文件，您将能够深入理解Unet模型并掌握如何训练自己的Unet模型用于特定任务，如斑马线分割。