IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> 人工智能 -> Matlab+UNet+LIDC 32行代码训练自己的肺结节数据集 -> 正文阅读

[人工智能]Matlab+UNet+LIDC 32行代码训练自己的肺结节数据集

版本:Matlab2021b,需要安装deeplearningToolBox

数据集是LIDC-IDRI,我已经事先切割成64*64大小的PNG了,数据集下载链接:lidc数据集增强,便于使用-互联网文档类资源-CSDN文库

话不多说直接上matlab代码

%% 数据集导入
imageDir='G:\MyLIDC\output';
trainImgLoc=fullfile(imageDir,'train','Image');
labelImgLoc = fullfile(imageDir,'train','Mask');
imds = datastore(trainImgLoc, "IncludeSubfolders",true,"Type","image",'ReadFcn',@myReader);
classNames = ["background","nodule"];
pixelLabelID = [0 255];
pxds = pixelLabelDatastore(labelImgLoc,classNames,pixelLabelID, ...
    "IncludeSubfolders",true,'ReadFcn',@myReader);
dsTrain = combine(imds,pxds);
%% 网络参数配置
lgraph=myUnet();
initialLearningRate = 5e-4;
maxEpochs = 1;
minibatchSize = 20;
l2reg = 0.0001;

options = trainingOptions('adam',...
    'InitialLearnRate',initialLearningRate, ...
    'L2Regularization',l2reg,...
    'MaxEpochs',maxEpochs,...
    'MiniBatchSize',minibatchSize,...
    'LearnRateSchedule','piecewise',...
    'Shuffle','every-epoch',...
    'GradientThresholdMethod','l2norm',...
    'GradientThreshold',0.05, ...
    'Plots','training-progress', ...
    'VerboseFrequency',20);

[unet,info] = trainNetwork(dsTrain,lgraph_1,options);
modelDateTime = string(datetime('now','Format',"yyyy-MM-dd-HH-mm-ss"));
save(strcat("Lidc-Unet-",modelDateTime,"-Epoch-",num2str(maxEpochs),".mat"),'unet');

训练一个epoch已经效果还ok了

?再看一下模型预测图片的代码

%% 查看模型预测结果
testimg=imread('G:\MyLIDC\output\test\Image\LIDC-IDRI-0875\0875_NI001_slice004.png');
testmask=imread('G:\MyLIDC\output\test\Mask\LIDC-IDRI-0875\0875_MA001_slice004.png');
testimg=rgb2gray(testimg);
testmask=rgb2gray(testmask);
categoricalMask=categorical(testmask,pixelLabelID,classNames);
categoricalImage=semanticseg(testimg, unet);
predict=uint8(categoricalImage=='nodule')*255;
img_predicmask = labeloverlay(testimg,categoricalImage,'Transparency',0.8);
img_gtmask = labeloverlay(testimg,categoricalMask,'Transparency',0.8);
figure
subplot(2,3,1)
imshow(testimg)
title("原始测试图像")
subplot(2,3,2)
imshow(predict)
title("测试图像预测输出")
subplot(2,3,3)
imshow(img_predicmask)
title("测试图像预测覆盖")
subplot(2,3,5)
imshow(testmask)
title("测试图像GroundTruth")
subplot(2,3,6)
imshow(img_gtmask)
title("测试图像GroundTruth覆盖")

效果图如下

?

  人工智能 最新文章
2022吴恩达机器学习课程——第二课(神经网
第十五章 规则学习
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Le
数据挖掘Java——Kmeans算法的实现
大脑皮层的分割方法
【翻译】GPT-3是如何工作的
论文笔记:TEACHTEXT: CrossModal Generaliz
python从零学(六)
详解Python 3.x 导入(import)
【答读者问27】backtrader不支持最新版本的
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2021-10-13 11:27:11  更:2021-10-13 11:29:26 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年11日历 -2024/11/27 10:35:00-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码