本文主要是介绍基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前言
大家好，我是阿光。
本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
正在更新中~ ✨
🚨 我的项目环境：
- 平台：Windows10
- 语言环境：python3.7
- 编译器：PyCharm
- PyTorch版本：1.8.1
💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】
一、基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割
语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。
本项目基于PyTorch使用UNet对DRIVE视网膜数据进行图像分割，迭代了100个epoch左右，最终损失只有0.03左右。
二、数据集介绍
这篇关于基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
