Unet_erythema_detection

A basic neural network for image segmentation.

前期准备

1.在logs文件夹中下载h5权重文件，百度网盘链接在logs文件夹中

2.将所有原图image 放置在“/dataset_1/JPEGImages/”文件夹中，将json转换的所有图片image 放置在“/dataset_1/SegmentationClass/”文件夹中

搭载Colab使用

  1. 注册谷歌账号，进入谷歌云端硬盘
  2. 上传文件夹，进入后新建一个 ==Google Colaboratory== image image 3.设置GPU：菜单栏——代码执行程序——更改运行时类型——选择GPU、 image 4.连接谷歌云端文件夹 image 5.运行训练程序 image 6.预测红斑区域 image ==若有报错“找不到改文件”，需要复制.py文件完整路径再运行==

注意事项

train.py里数据集的路径根据每个人电脑上colab中dataset_1文件夹的路径不同进行修改

GitHub

GitHub - sanity-001/Unet_erythema_detection: A basic neural network for image segmentation.
A basic neural network for image segmentation. Contribute to sanity-001/Unet_erythema_detection development by creating an account on GitHub.
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