【源码】基于PyTorch框架的图像分割系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架开发的图像分割系统，借助深度学习模型实现图像的语义分割、实例分割和全景分割。项目运用了FCN、U-Net和DeepLabV3等先进深度学习模型，并基于PASCAL VOC 2012数据集开展训练与评估。

项目的主要特性和功能

1. 图像分割模型：
   • FCN：全卷积网络的语义分割模型，支持多层特征融合。
   • U-Net：用于生物医学图像分割的U型网络，特征提取和融合能力高效。
   • DeepLabV3：采用空洞卷积和空间金字塔池化的语义分割模型，可捕捉多尺度对象。
2. 数据集：使用PASCAL VOC 2012数据集训练和验证，含20个类别图像分割标注。
3. 评估指标：用混淆矩阵、交并比（IoU）、平均交并比（mIoU）和准确率（acc）评估模型性能。
4. 优化目标：采用交叉熵损失和Dice损失作为优化目标，适用于多类别分割任务。

安装使用步骤

1. 环境配置

确保已安装以下依赖： - Python 3.x - PyTorch - torchvision - PIL - matplotlib

2. 进入项目目录

bash cd ComputerVersion

3. 数据集准备

下载PASCAL VOC 2012数据集，将其置于项目目录下的data文件夹中。

4. 模型训练

运行训练脚本进行模型训练： bash python train.py --data_dir /path/to/data --model_name fcn_resnet50 --num_classes 21

5. 模型评估

训练完成后，使用以下命令进行模型评估： bash python eval.py --model_path /path/to/model.pth --data_dir /path/to/data

6. 模型预测

使用训练好的模型对新图像进行预测： bash python predict.py --model_path /path/to/model.pth --img_path /path/to/image.jpg

通过以上步骤，可成功配置、训练、评估和使用本项目的图像分割系统。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】