BASNet边缘注意力分割网络算法代码
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简介
本仓库提供了边界感知分割网络（BASNet）的算法代码。BASNet是一种新型的边缘注意力分割网络，主要由一个深度监督的编码器-解码器结构和一个残差细化模块构成。该网络采用了一种新的混合损失函数，该函数融合了二元交叉熵（BCE）、结构相似性指数（SSIM）和交并比（IoU），以监督精确图像分割的训练过程。
特点
- 深度监督的编码器-解码器：通过在训练过程中对编码器和解码器进行深度监督，提高了分割的精度。
- 残差细化模块：引入残差细化模块，进一步优化网络对细节的捕获能力，从而提升分割质量。
- 混合损失函数：采用BCE、SSIM和IoU的混合损失，全面监督分割结果的精确度、结构相似度和定位准确性。
使用说明
请根据以下步骤使用本代码库：
- 确保您的环境中已安装Python及必要的依赖库。
- 将代码库下载至本地。
- 按照代码库中的
README.md文件中的说明进行配置和运行。
注意事项
- 请确保遵循所有相关法规和版权政策。
- 使用本代码库进行研究或开发时，请遵守开源协议和相关规定。
许可
本代码库遵循Apache License 2.0协议。在使用、修改或分发代码时，请遵守该协议的规定。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
