SIAT_啊哦
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Dense-Unet实现眼底图像血管分割(VesselNet)

之前用Retina Unet项目实现了眼底图像血管分割，分割网络用的是Unet，现在看了DenseNet之后，将之前Unet网络中的Conv2d替换成下图的Dense Block之后，效果会有提升。
Dense-Unet实现眼底图像血管分割(VesselNet)_第1张图片
在DRIVE数据集上的AUC值：

Methods AUC ROC on DRIVE
Retina-Unet 0.9790
VesselNet 0.9841

下面是Dense-Unet博主的项目连接：Retina-VesselNet

  • 首次运行：运行run main_train.py文件后会在experiment文件夹下生成数据路径文件，然后将自己的训练数据放进去，再次运行run main_train.py文件来进行训练。
  • 测试：如果像测试自己的图片，就将测试图片放在VesselNet / test / origin文件夹下面，然后在配置文件configs/segmention_config.json中修改图片类型，再运行main_test.py就可以预测了，预测的结果在VesselNet / test / result文件夹中
  • 预训练模型：也可以使用预先训练好的模型来直接预测

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