机器学习笔记 - pytorch + unet + 数据科学碗竞赛 医学图像分割

本文记录了使用PyTorch实现Unet模型参加数据科学碗竞赛,进行医学图像分割的过程。首先介绍了2018年数据科学碗竞赛的背景和数据集,然后详细说明了代码结构、数据预处理、模型训练、验证以及如何将模型转换为ONNX格式。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、数据集概述

 

1、数据科学碗竞赛

        数据集来自Kaggle网站的2018数据科学碗竞赛。 数据科学碗竞赛由 Booz Allen 和 Kaggle 主办的 Data Science Bowl 是全球首屈一指的社会公益竞赛数据科学。

        数据科学碗汇集了数据科学家、技术人员、领域专家和组织,以应对世界数据和技术的挑战。这是一个平台,人们可以通过它来驾驭他们的热情,释放他们的好奇心,并扩大他们的影响力,从而在全球范围内实现变革。

        为了展示比赛,Booz Allen 与Kaggle合作,Kaggle是领先的在线数据科学竞赛社区,在全球拥有超过 100 万会员。在 90 天的时间里,参与者,无论是单独还是团队合作,都可以访问独特的数据集,以开发应对特定挑战的算法。每年,比赛都会向顶级团队颁发现金奖励。

        2015 年,参与者检查了 100,000 多张由哈特菲尔德海洋科学中心提供的水下图像,以巨大的速度和规模评估海洋健康。超过 1,000 个团队参与,提交了 17,000 多个解决方案来应对挑战。获胜团队深海团队开发了一种分类算法,该算法比当前最先进的算法高出 10% 以上,在某些类别中实现了人类水平的表现。

        2016 年,他们将分析应用于心脏病学,改变了评估心脏功能的实践。尽管挑战显然比前一年更加复杂&#

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