就像图上这样，但是输入的图片是都不一样的。
并且我传入一张不是舌像进行测试，最后分割区域也是图像这样。
这是为什么呢？
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用Unet模型，预测出来的分割结果为什么都是一样的？
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- 2021-08-20 21:51回答 1 已采纳 这个跟原始图片有关系吧 你说的脏是周围有模糊的噪点吗，那可以尝试在调用Unet分割前对图片进行一定的预处理步骤 如高斯平滑消除高频噪音，进行平滑和模糊形态学操作：腐蚀、膨胀、开闭、白帽子黑帽子等去掉一
- 2022-08-17 10:03回答 9 已采纳 数据增强使用CutMix和Cutout，其中CutMix就是将一部分区域cut掉但不填充0像素而是随机填充训练集中的其他数据的区域像素值，分类结果按一定的比例分配；Cutout:随机的将样本中的部分区
- 2022-04-11 16:50回答 3 已采纳 tag_path = os.path.join(self.path, 'imangesPng', tag_name) img_path = os.path.join(self.path
- 2022-02-13 22:01这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。...
- 2022-02-10 22:58回答 1 已采纳 可以。只要在论文中说明即可。如果是发表论文，在正文说明所用的模型和API，在参考文献标注HTTP网址。如果是学位论文，建议写一节介绍该模型和API的具体使用方法，并标注HTTP网址。
- 2022-08-25 08:28回答 2 已采纳 你应该说你的自定义损失函数有问题，然后上代码。参数没有更新：1、学习率为0，2、训练时设置了model.eval()，3、loss函数有误，导致weight的梯度为0
- 2022-10-31 13:35回答 3 已采纳 一般来说，只是格式上面不同的话，转一下格式就可以了，分割数据集格式也有很多种，都是可以互相转换的，核心要素就是分割边缘轮廓点怎么输入到网络的问题，甚至你可以不用转，直接修改读取标注的方式也是可以的，不
- 2022-12-06 14:19带有pyqt5界面，模型，操作说明，有大量代码注释。图像分割。该项目代码可供参考学习，里面有很多自定义修改的地方，界面挺好!适合深度学习初学者、或者正在做毕设的学生和需要项目实战AI算法工程师，学习借鉴。
- 2022-03-22 23:34回答 1 已采纳 越是大模型，越需要预训练，不然容易过拟合。
- 2021-12-01 11:28回答 2 已采纳 我们首先定位问题，应该是出现在model上面，你再检查下你模型的forward(self,xx,xx)到底是几个参数，还有forward返回的值是几个。result, all_dict = model
- 2020-04-28 10:03回答 1 已采纳 笔记本的显示卡散热不行，显存也小，所以不稳定。建议你找桌面GTX1060/1660以上的卡来测试。
- 2022-02-15 00:57肆十二的博客 这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。...
- 2022-11-09 10:07回答 2 已采纳 1.从原理上来说，边缘信息本身就是一个很重要的信息，从梯度变换上面来说，像你这种边缘信息比内部的黄色到红色的梯度差距更大。2.我没用过3Dnet，不晓得你图像预处理是怎么做的，像一些2D的目标检测和实
- 2022-12-21 09:56AI算法小白的博客 零基础认识语义分割，语义分割的意义？语义分割的用途？从无到有的代码实现
- 2020-06-10 23:12模型权重文件是训练过程中的中间产物或最终模型，可以用于预测新图像的分割结果。实验结果可能包括可视化分割结果、评估指标（如 Dice 相似系数、IoU 等）以及训练过程中的损失曲线和精度曲线。 在实际应用中，Unet...
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9月29日
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