基于U-Net的眼底图像血管分割实例
简介
本资源文件提供了一个基于U-Net的眼底图像血管分割实例。该实例详细介绍了如何使用U-Net模型对眼底图像中的血管进行分割，从而实现对眼部血管的检测和分类。
内容概述
- 数据集介绍：
- 使用DRIVE数据集，包含训练集和测试集。
- 数据集包括眼底图像、手工标注的血管图像和眼部轮廓图像。
- 依赖库：
- 列出了项目所需的Python库及其版本，如numpy、Keras、Tensorflow等。
- 数据处理：
- 介绍了如何读取和保存数据，使用hdf5文件格式。
- 数据预处理步骤，包括灰度变换、标准化、CLAHE和伽马变换。
- 训练过程：
- 数据扩增方法，通过随机切片增加数据量。
- 搭建U-Net网络模型，使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化。
- 训练过程的详细步骤和注意事项。
- 预测生成：
- 准备预测数据，读取保存的模型权重。
- 执行预测，并将预测结果与原图像进行对比。
- 计算评价结果，使用准确率、召回率和AUC/ROC曲线进行评价。
使用说明
- 环境配置：
- 确保安装了所需的Python库及其对应版本。
- 数据准备：
- 下载DRIVE数据集，并按照说明进行数据处理。
- 训练模型：
- 运行训练脚本，开始模型的训练过程。
- 预测与评估：
- 使用训练好的模型进行预测，并评估预测结果。
注意事项
- 运行脚本时，注意检查路径和文件格式是否正确。
- 如果遇到错误，可以参考CSDN博客中的相关内容进行排查。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，提交Pull Request或Issue。
许可证
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