U-Net Liver 项目安装和配置指南

U-Net Liver 项目安装和配置指南

【免费下载链接】u_net_liver 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/u_net_liver

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目基础介绍

U-Net Liver 是一个基于 U-Net 网络的肝脏 CT 图像分割项目。该项目旨在通过深度学习技术，自动识别和分割肝脏 CT 图像中的肝脏区域。U-Net 是一种经典的卷积神经网络架构，特别适用于医学图像分割任务。

主要编程语言

该项目主要使用 Python 编程语言进行开发。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术

• U-Net 网络架构：用于图像分割的经典卷积神经网络。
• PyTorch：深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。
• OpenCV：用于图像处理和预处理。
• NumPy：用于数值计算和数组操作。

框架

• PyTorch：深度学习框架，提供高效的 GPU 支持。
• OpenCV：图像处理库，用于图像的读取、处理和显示。
• NumPy：科学计算库，提供高效的数组操作。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

在开始安装和配置之前，请确保您的系统已经安装了以下软件和库：

• Python 3.6 或更高版本
• Git
• CUDA（如果使用 GPU 进行训练）

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库

首先，使用 Git 克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/JavisPeng/u_net_liver.git
cd u_net_liver

2. 创建虚拟环境（可选）

为了隔离项目依赖，建议创建一个虚拟环境：

python -m venv u_net_env
source u_net_env/bin/activate  # 在 Windows 上使用 `u_net_env\Scripts\activate`

3. 安装依赖库

使用 pip 安装项目所需的依赖库：

pip install -r requirements.txt

4. 下载数据集

项目使用的数据集可以从以下链接下载：

• 数据集链接: https://pan.baidu.com/s/1dgGnsfoSmL1lbOUwyItp6w
• 提取码: 17yr

将下载的数据集解压到项目的 data 目录下。

5. 配置训练和测试

项目的训练和测试脚本位于 main.py 文件中。您可以通过以下命令进行训练和测试：

• 训练模型：

python main.py train

• 测试模型（加载最后一个保存的权重）：

python main.py test --ckpt=weights_19.pth

6. 多类别分割（可选）

如果需要进行多类别分割，可以修改 unet.py 文件中的最后一层通道数，并使用 CrossEntropyLoss 作为损失函数。

# 修改 unet.py 中的通道数
num_classes = 2  # 根据实际类别数修改
model = Unet(3, num_classes)

# 使用 CrossEntropyLoss
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

总结

通过以上步骤，您已经成功安装并配置了 U-Net Liver 项目。您可以开始训练和测试模型，并根据需要进行进一步的调整和优化。

【免费下载链接】u_net_liver 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/u_net_liver