unet训练自己的数据集

使用UNet训练自己的数据集主要分为以下几个步骤：数据准备、模型构建、训练配置、训练循环、验证与测试。以下是详细的步骤说明和示例代码（基于PyTorch框架）：

1. 数据准备

数据要求

示例代码：自定义Dataset类

通过以上步骤，即可完成UNet在自定义数据集上的训练和部署。

• 图像和标签：图像（如.jpg, .png）和对应的分割掩膜（mask，需与图像同名且尺寸相同）。

• 目录结构：

  dataset/
    train/
      images/  # 训练图像
      masks/    # 对应的标签
    val/
      images/  # 验证图像
      masks/    # 对应的标签

  数据预处理

• 图像归一化：将像素值归一化到 [0, 1] 或标准化（均值标准差归一化）。

• 数据增强：随机旋转、翻转、缩放等（增强模型泛化性）。

• 标签处理：掩膜像素值需为整数类别标签（如0, 1, 2...）。

  import os
  import torch
  from torch.utils.data import Dataset
  from PIL import Image
  import numpy as np
  
  class CustomDataset(Dataset):
      def __init__(self, image_dir, mask_dir, transform=None):
          self.image_dir = image_dir
          self.mask_dir = mask_dir
          self.transform = transform
          self.images = os.listdir(image_dir)
  
      def __len__(self):
          return len(self.images)
  
      def __getitem__(self, idx):
          img_path = os.path.join(self.image_dir, self.images[idx])
          mask_path = os.path.join(self.mask_dir, self.images[idx].replace(".jpg", ".png"))
          
          image = Image.open(img_path).convert("RGB")
          mask = Image.open(mask_path).convert("L")  # 灰度模式读取mask
  
          if self.transf