Keras 图像分割项目教程

Keras 图像分割项目教程

keras-image-segmentationImage segmentation with keras. FCN, Unet, DeepLab V3 plus, Mask RCNN ... etc.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-image-segmentation

项目目录结构及介绍

keras-image-segmentation/
├── data/
│   ├── train/
│   └── val/
├── models/
│   ├── unet.py
│   └── segnet.py
├── utils/
│   ├── data_loader.py
│   └── metrics.py
├── config.py
├── train.py
├── evaluate.py
└── README.md

• data/: 包含训练和验证数据集。
• models/: 包含实现不同图像分割模型的文件，如 U-Net 和 SegNet。
• utils/: 包含数据加载和评估指标的实用工具。
• config.py: 项目的配置文件。
• train.py: 用于训练模型的启动文件。
• evaluate.py: 用于评估模型的文件。
• README.md: 项目说明文档。

项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于启动训练过程的文件。它包含以下主要功能：

• 加载配置参数。
• 初始化数据加载器。
• 构建模型。
• 定义损失函数和优化器。
• 训练模型并保存最佳模型权重。

# train.py 示例代码
import config
from models.unet import UNet
from utils.data_loader import DataLoader

def main():
    # 加载配置
    params = config.load_config()
    
    # 初始化数据加载器
    data_loader = DataLoader(params)
    
    # 构建模型
    model = UNet(params)
    
    # 训练模型
    model.train(data_loader)

if __name__ == "__main__":
    main()

项目的配置文件介绍

config.py

config.py 是项目的配置文件，用于存储所有训练参数和路径。它包含以下主要内容：

• 数据集路径。
• 模型参数（如输入图像大小、批量大小）。
• 训练参数（如学习率、训练周期数）。

# config.py 示例代码
def load_config():
    config = {
        'data_path': 'data/',
        'input_shape': (256, 256, 3),
        'batch_size': 8,
        'learning_rate': 0.001,
        'epochs': 50,
    }
    return config

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 keras-image-segmentation 项目。希望这份文档对您有所帮助！

keras-image-segmentationImage segmentation with keras. FCN, Unet, DeepLab V3 plus, Mask RCNN ... etc.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-image-segmentation