图像分割使用深度学习

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zakarya shaaf 2020年10月14日

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链接

这个问题直接联系

https://es.mathworks.com/matlabcentral/answers/613351-image-segmentation-using-deep-learning

评论道: zakarya shaaf2020年12月27日

答:接受图像分析

你好,希望一切做得很好

我想问你的帮助在如何训练简单的部分图像的深度学习方法。

我有图像,例如10图像(PNG)患者的左心室MRI和我的轮廓图像(PNG)。现在的问题是如何存储的图像的轮廓作为地面实况?我按照下面的例子在matlab (traingle细分),但我不知道如何存储我的数据图像轮廓作为训练图像的地面实况。如果你有任何想法不要犹豫与我分享。非常感谢

我想训练该网络段与他们相对应的图像轮廓如下所示:

培训图像轮廓的图像

matlab的例子:

培训图片标签

                         dataSetDir = fullfile (toolboxdir (“愿景”),“visiondata”,“triangleImages”);
                        
                         imageDir = fullfile (dataSetDir,“trainingImages”);
                        
                         labelDir = fullfile (dataSetDir,“trainingLabels”);
                        
                         imd = imageDatastore (imageDir);
                        
                         一会= [“三角形”,“背景”];
                        
                         labelIDs = (255 0);
                        
                         一会,pxds = pixelLabelDatastore (labelDir labelIDs);
                        
                         图象尺寸= [32 32];
                        
                         numClasses = 2;
                        
                         lgraph = unetLayers(图象尺寸,numClasses);
                        
                         ds = pixelLabelImageDatastore (imd, pxds);
                        
                         选择= trainingOptions (“个”,…
                        
                         “InitialLearnRate”1 e - 3,…
                        
                         “MaxEpochs”,50岁,…
                        
                         “VerboseFrequency”10);
                        
                         网= trainNetwork (ds、lgraph选项);
                        
                         testImage = imread (“triangleTest.jpg”);
                        
                         图
                        
                         imshow (testImage)
                        
                         C = semanticseg (testImage,净);
                        
                         B = labeloverlay (testImage C);
                        
                         图
                        
                         imshow (B)