基于Keras框架的UNET图像分割模型

基于Keras框架的UNET图像分割模型

ZF_UNET_224_Pretrained_Model Modification of convolutional neural net "UNET" for image segmentation in Keras framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zf/ZF_UNET_224_Pretrained_Model

该项目是一个开源的图像分割模型，基于修改后的UNET卷积神经网络。主要使用的编程语言是Python，并且依赖于Keras框架。

项目基础介绍

本项目对标准的UNET模型进行了调整，使其适应在Keras框架下的使用。UNET是一种流行的卷积神经网络架构，广泛应用于医学图像分割等领域。本项目提供了该模型的预训练权重，并允许用户自定义输入通道，以适应不同的图像类型。项目遵循GPL-3.0协议开源。

核心功能

• UNET架构的修改版：针对图像分割任务进行了优化。
• 预训练模型：提供了在随机图像生成器上训练得到的预训练权重，Dice系数达到0.998。
• 灵活的输入通道设置：用户可以根据需要处理不同通道的图像。
• 适用于多种后端：代码同时支持Theano和Tensorflow后端。

最近更新的功能

• 目前项目的最新更新未包含具体的功能添加描述，但可以推断出维护者可能进行了代码优化、bug修复或者更新了项目依赖库的版本，以保持项目的现代性和兼容性。

请注意，项目最后一次更新是在2018年3月19日，因此最新的功能改进可能需要查看项目的issue和pull request记录以获取详细信息。

ZF_UNET_224_Pretrained_Model Modification of convolutional neural net "UNET" for image segmentation in Keras framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zf/ZF_UNET_224_Pretrained_Model