基于ResNet+Unet的皮肤病变分割
项目描述
本项目提供了一个基于深度学习的皮肤病变分割解决方案。我们采用了ResNet50/101作为特征提取网络，结合Hypercolumn、SCSE（Concurrent Spatial and Channel ‘Squeeze & Excitation’）模块以及Unet架构，实现了对皮肤病变的精确分割。
主要特点
- ResNet50/101: 使用ResNet50或ResNet101作为骨干网络，提取图像的高级特征。
- Hypercolumn: 通过融合不同层次的特征图，增强网络对细节的捕捉能力。
- SCSE模块: 通过空间和通道的注意力机制，进一步提升特征的表达能力。
- Unet架构: 结合编码器和解码器结构，实现端到端的皮肤病变分割。
使用方法
- 下载资源文件: 下载本仓库中的资源文件，包括模型权重、配置文件和示例代码。
- 环境配置: 根据提供的
requirements.txt文件，配置Python环境。 - 模型加载: 使用提供的模型权重文件，加载预训练的分割模型。
- 图像分割: 使用加载的模型对输入的皮肤病变图像进行分割，获取分割结果。
注意事项
- 本项目提供的模型权重为预训练模型，适用于特定数据集上的皮肤病变分割任务。
- 如果需要在其他数据集上使用，建议进行微调或重新训练。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。