Matlab图像分割(U-Net)
Unet网络
Unet是一种编码-解码结构相结合的神经网络结构,是一种语义分割网络。在医学图像分割的相关应用中被广泛使用。使用matlab可以快速实现网络结构的定义和训练。
数据集准备
准备待训练图像和相对应的标注图像,将图像和标注图像分别存放到不同的目录中,通过相同的文件名进行一一对应。
%% 数据集加载
dataSetDir = fullfile('./data');
imageDir = fullfile(dataSetDir,'trainingImages');
labelDir = fullfile(dataSetDir,'trainingLabels');
定义像素分类的类别名称,以及各类别在标注图像中的亮度值
classNames = ["triangle","background"];
labelIDs = [255 0];
生成训练数据集对象
imds = imageDatastore(imageDir);
pxds = pixelLabelDatastore(labelDir,classNames,labelIDs);
% ds = pixelLabelImageDatastore(imds,pxds);
ds = combine(imds,pxds);
网络定义
imageSize = [32 32];
numClasses = 2;
lgraph = unetLayers(imageSize, numClasses)
训练网络
options = trainingOptions('sgdm', ...
'InitialLearnRate',1e-3, ...
'MaxEpochs',20, ...
'VerboseFrequency',10);
net = trainNetwork(ds,lgraph,options)
导出ONNX格式的模型,可使用opencv或tensorrt等工具进行应用部署
exportONNXNetwork(net,'myunet.onnx');
测试
pic = imread('.\data\testImages\image_002.jpg');
out2 = predict(net,pic);
subplot(1,2,1)
imshow(pic)
subplot(1,2,2)
imshow(out2(:,:,1))
完成代码和测试数据
https://download.csdn.net/download/Ango_/16138054
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