【图像分割】终于跑通数据集了

害,这个专栏就简介一下垃圾入门计算机视觉吧www,留给自己看,说不定有用呢!

跑的是一个unet++的pytorch实现,主要针对基于 UNet++ 的图像分割模型的代码:在 PyTorch 中实现的用于医学图像分割的嵌套 U-Net 架构。

大佬的源码在这,数据集得按照read.me文件下,如果懒得下也可以私信邮箱问我要数据集。

GitHub - 4uiiurz1/pytorch-nested-unet: PyTorch implementation of UNet++ (Nested U-Net).

由于电脑是集显,用cpu跑有些不切实际,于是借了朋友的电脑跑,也被劝去网吧跑(是的,朋友的建议总是那么别致)但这些都不是长久之计,于是我尝试了Google Colab。

一个原因是方便,另一个原因是colab上install版本很快,就比如这个需要pytorch1.3.0对于python3.10的用户来说就要下一会儿,但是在服务器上就hin方便嘿嘿【今天没有作业,所以我哔哔了一会儿,马上正文】

首先,我尝试着用

!git clone + 网址

克隆GitHub上的项目,但是我懒得一步一步下数据集了,于是我尝试着将文件夹上传GitHub,但是我失败了,我找了很多上传GitHub的方法,一是文件夹太大,二是东西多,一个一个文件上传不太可能,所以我试了很久只上传了.py文件,so难www【我甚至为此特意学了git语言】

然后,就隆重介绍一下,我今天知道的新方法,适用于新手

1.将文件上传至Google drive【个人建议如果文件大就传压缩包,解压挺快的,虽然压缩包也传得慢】

2.再从Google drive创建一个新的Google colaboratory【新建——更多——Google colaboratory】

3.服务器改成gpu【这个得先改,不然后边文件会清理的】

4.挂载Google drive【可以用文件上方的第三个键,也可以用代码】

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

5.解压文件

!unzip '原文件地址【文件点击右键即可复制地址】' -d '解压文件地址'

6.换文件夹

import os
os.chdir("文件夹路径")

%cd 文件路径

7. 由于pytorch的版本问题是我本地没有跑出来的一个重要原因,所以以下是这个代码的版本w

pip install torch===1.3.0 torchvision===0.4.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

8.运行

!python xxx.py

这个代码运行train.py即可,于是在33分57秒后,我跑出来了!!!

【图像分割】终于跑通数据集了_第1张图片

激动之心溢于言表吧哈哈哈,不激动的话也不会花时间写这么大一篇了www

嗯,这应该是我的第一篇正儿八经的CSDN吧,虽然废话很多,emmm,感想L姓老师鼓励我写CSDN吧,毕竟没有他的鼓励我纯纯的是一个CV工程师【ctrlc+ctrlv】而不是一个创作者。当然,希望有朝一日能成为真正的CV工程师哈哈哈,不过目前来看道阻且长啦!

隆重的感谢一下那位把我写进致谢里的BAO姓男子吧,毕竟,以上这些,都是他教我的...

希望能对大家有所帮助~

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