UNet-Zoo：基于PyTorch的二维与三维生物医学图像分割架构集

UNet-Zoo：基于PyTorch的二维与三维生物医学图像分割架构集

UNet-Zoo A collection of UNet and hybrid architectures in PyTorch for 2D and 3D Biomedical Image segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/une/UNet-Zoo

1. 项目基础介绍及编程语言

UNet-Zoo 是一个开源项目，旨在为生物医学图像分割提供多种基于 UNet 架构的二维和三维网络模型。该项目由 Shreyas Padhy 维护，采用 Python 编程语言，基于 PyTorch 深度学习框架进行实现。

2. 项目核心功能

项目的核心功能是提供一系列用于生物医学图像分割的神经网络架构，包括标准的 UNet、小型 UNet、结合 BDCLSTM 的 UNet 以及即将到来的 kUNet 和 R-UNet。这些架构能够处理二维和三维图像数据，特别适用于BraTS（脑肿瘤分割挑战）数据集。以下是部分核心功能的简要描述：

• 标准 UNet：实现了 Ronneberger 等人在 2015 年论文中描述的经典 UNet 架构。
• 小型 UNet：一个尺寸仅为标准 UNet 1/40 的小型版本，性能接近标准 UNet。
• UNet with BDCLSTM：结合了 BDC-LSTM 网络的 UNet，用于三维分割，能够编码空间相关性。

3. 项目最近更新的功能

根据项目仓库信息，最近的更新包含了对数据加载器的一些修改以及对模型运行脚本的改进。以下是一些具体更新：

• 优化了数据加载过程，提高了数据处理的效率。
• 更新了模型训练和测试的脚本，增加了帮助信息，使得用户能够更容易地了解和运行脚本。
• 对于 BDC-LSTM 的实现，提供了如何加载预训练 UNet 或小型 UNet 模型权重的指导。

项目持续发展，预计未来还会增加更多新型架构，如 kUNet 和 R-UNet，进一步提升生物医学图像分割的性能和准确度。

UNet-Zoo A collection of UNet and hybrid architectures in PyTorch for 2D and 3D Biomedical Image segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/une/UNet-Zoo