Ai学术叫叫兽全网最新创新点改进系列：Unet环境搭建，一镜到底，手把手教学，傻瓜式操作，一分钟完全掌握Unet安装、使用、训练大全，从环境搭建到模型训练、推理，从入门到精通！

已于 2024-12-24 19:07:23 修改
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分类专栏： 模型的环境搭建以及对比实验操作教程 文章标签： 人工智能 YOLO YOLOv11 模型改进 有效涨点 unet 目标分割
于 2024-12-06 11:58:27 首次发布
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Ai学术叫叫兽全网最新创新点改进系列：Unet环境搭建，一镜到底，手把手教学，傻瓜式操作，一分钟完全掌握Unet安装、使用、训练大全，从环境搭建到模型训练、推理，从入门到精通！

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视频手把手教学视频戳这里！！！，照着做即可，一分钟完成环境搭建！！！

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一、 点击下方链接（20小时免费用，先到先得），完成注册、登录页面如下图所示。

第一步先注册 注册地址如下：点击此处即可

第二步，注册完成将会直接跳转Unet镜像，如下所示。如果没有跳转，则再次点击此链接即可点击此处

在这里插入图片描述

二、创建镜像（对比一下本地搭建的同门，是否有一种弯道超车的起飞快感，哈哈哈哈哈，多看我B站视频，全是干货！！）

点击下方链接直接创建镜像！点击此处

在这里插入图片描述

三、开始创建

第一步选择显卡，40、30系列都行

第二步选择挂载存储大小，50-100GB就行，然后选择按量部署，具体看自己。

第三步点击最下方立即部署。

在这里插入图片描述

四、等待指初始化即可

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五、点击下方方框即可

在这里插入图片描述

六 上一步会进入如下界面

8d10eb254cb988fa66bab71555eb.png)

七、 再双击UNet-master-Ai进入下方界面

在这里插入图片描述

八、点击终端（Terminal），进入操作界面

输入cd UNet-master-Ai

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九、python train.py 运行如下界面即可！

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十、跑通，速度嘎嘎快！！！刷刷的~

在这里插入图片描述

十一、写在最后

学术因方向、个人实验和写作能力以及具体创新内容的不同而无法做到一文百通，所以本文作者即B站up主：Ai学术叫叫兽在所有B站资料中留下联系方式以便在科研之余为家人们答疑解惑，本up主获得过国奖，多篇SCI经历，擅长目标检测领域，拥有多项竞赛经历，拥有软件著作权，核心期刊等。因为经历过所以更懂小白的痛苦！因为经历过所以更具有指向性的指导！

祝所有科研工作者都能够在自己的领域上更上一层楼！！！

所有改进代码均经过实验测试跑通！截止发稿时已改进40+！自己排列组合2-4种后，考虑位置不同后可排列组合上千万种！改进不重样！！专注AI学术，关注B站up主：Ai学术叫叫兽er！

购买相关资料后畅享一对一答疑！

详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽 源码在动态中有链接，感谢支持！祝科研遥遥领先！

Unet训练和libtorch部署测试
zhouzongzong的博客
08-06 1087
unet训练与部署
【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
01-14 1万+
你是否在全网苦寻【图像去噪（ImageDenoising）】的相关资料？你的目标是否是看懂【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文，复现代码，跑出结果，并试图创新？你是否需要发表【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文毕业？你是否需要做【图像去噪（ImageDenoising）】的相关项目，开发软件，研究算法，获得专利或者软著？只要是与【图像去噪（ImageDenoising）】有关的问题，那么请继续往下看。
学习笔记：简易UNet网络部署
weixin_47420447的博客
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UNet简单部署
U-Net网络+代码实操【保姆级教程深刻理解、一文全搞懂】
最新发布
大家好鸭！这里记录着我的学习路程和心路。
04-05 1995
dice_coeff是怎么计算的？dice_coeff先把预测的结果和真实标签展开成一维数组。计算它们的重叠区域（就是预测对的部分）。然后算出总区域（预测区域加上真实区域的大小）。最后，计算出 Dice 系数：重叠区域越大，Dice 系数越高。如果有某些部分需要忽略（比如标记为的区域），它会自动跳过这些部分，确保不计算这些区域。训练过程的核心就是通过反向传播计算梯度，并通过梯度下降来更新模型的参数，学习率决定了每次更新的步伐。
Unet环境配置pytroch框架
weixin_44751438的博客
02-21 7722
环境配置 先安装Anaconda，再安装cuda，配置torch环境 一、Anaconda安装 Anaconda的安装主要是为了方便环境管理，可以同时在一个电脑上安装多种环境，不同环境放置不同框架：pytorch、tensorflow、keras可以在不同的环境下安装，只需要使用conda create –n创建新环境即可。 1、Anaconda的下载 anaconda的下载： 如果想要安装最新的Anaconda，首先登录Anaconda的官网：https://www.anaconda.com
UNet复现及环境配置（含数据集）
qq_43719529的博客
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UNet图像分割GitHub程序复现（含数据集）
如何搭建Unet-3D网络
星空下
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UNET模型是由卷积神经网络演变过来，一般的卷积神经网络将其任务集中在图像分类上，其中输入多是图像输出是标签，而在医学和其他学科中，需要输出是图像，输出也是图像。 UNET模型主要解决的就是这类问题，它能够定位和区分边界，并且输出的大小和输出的大小相同。 文章目录模型概况 模型概况 # 下采样部分 def build_model(input_layer, start_neurons): conv1 = Conv3D(start_neurons * 1, (3, 3), activation='relu',
keras搭建Unet实现图像分割
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个人经验的Unet原理讲解及使用keras实现，附代码和数据集。
深度学习项目三：Unet网络搭建
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【大作业-07】手把手教你用UNet做医学图像分割系统
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兄弟们好呀，这里是肆十二，这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范，训练一个皮肤病分割的模型出来，用户输入图像，模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。 B站讲解视频： 优快云博客： 代码地址：unet_42: 基于Unet的医学影像分割系统 (gitee.com) 处理好的数据集和训练好的模型： 更多相关的
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TensorFlow模型实现：UNet模型 https://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/86623864 U-net及其TensorFlow的实现 https://blog.youkuaiyun.com/qq_30239975/article/details/79454205
unet环境搭建
03-27
### 配置UNet深度学习模型的运行环境 #### 1. 安装Anaconda 为了简化依赖管理并提供一致的开发环境，推荐使用Anaconda作为包管理和虚拟环境工具。安装过程可以通过官方文档完成[^1]。 #### 2. 创建Python虚拟环境 在终端中执行以下命令以创建一个新的Conda环境： ```bash conda create -n unet_env python=3.9 ``` 激活该环境： ```bash conda activate unet_env ``` #### 3. 安装PyTorch及相关依赖 根据引用中的建议，针对Windows平台和RTX系列显卡，可以选择适合的PyTorch版本。例如，安装支持CUDA 11.x的PyTorch版本（适用于RTX4060 Ti或其他较新的NVIDIA GPU）: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c nvidia ``` 验证PyTorch是否成功识别GPU设备： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True print(torch.version.cuda) # 显示CUDA版本号 ``` #### 4. 安装UNet所需库 除了PyTorch外，还需要一些额外的库来辅助实现UNet及其相关功能。以下是常用的依赖项列表： - `numpy`: 数组运算基础。 - `matplotlib`: 数据可视化。 - `scikit-image` 或 `Pillow`: 图像预处理。 - `tqdm`: 进度条显示。 安装方法如下： ```bash pip install numpy matplotlib scikit-image pillow tqdm ``` 如果计划扩展到更复杂的应用场景，还可以引入其他框架或工具集，比如TensorFlow、OpenCV等[^2]。 #### 5. 下载与准备数据集 对于图像分割任务而言，高质量的数据集至关重要。可以从公开资源获取或者自行标注图片集合。通常情况下，每张输入图像都需要对应一张标记好的真值(mask)，二者分辨率需保持一致[^3]。 #### 6. 编写代码加载模型及训练逻辑 下面是一个简单的UNet架构定义以及基本训练流程的例子： ```python import torch from torch import nn, optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms from sklearn.model_selection import train_test_split from PIL import Image import os import numpy as np class DoubleConv(nn.Module): """(convolution => [BN] => ReLU) * 2""" def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.double_conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): return self.double_conv(x) class UNet(nn.Module): def __init__(self, n_channels, n_classes): super(UNet, self).__init__() self.inc = DoubleConv(n_channels, 64) self.down1 = Down(64, 128) self.down2 = Down(128, 256) self.up1 = Up(256, 128) self.up2 = Up(128, 64) self.outc = OutConv(64, n_classes) def forward(self, x): ... # 实现完整的前向传播路径 def main(): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = UNet(n_channels=3, n_classes=1).to(device) criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) dataset = CustomDataset(...) # 自定义数据读取类 dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True) for epoch in range(num_epochs): for images, masks in dataloader: images, masks = images.to(device), masks.to(device) outputs = model(images) loss = criterion(outputs, masks) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if __name__ == '__main__': main() ``` 上述脚本仅作示范用途，在实际项目里可能还需加入正则化手段、早停机制以及其他优化策略。 #### 7. 考虑经济因素选择计算资源 考虑到硬件成本较高且维护麻烦，部分研究者倾向于利用云端服务代替本地部署方案。例如Google Colab提供了有限时间内的免费GPU加速选项；阿里云、腾讯云亦有按需计费型实例可供挑选[^4]。 --- ###
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