颜色分类leetcode unet nested multiple classification

颜色分类leetcode Unet和Unet++：使用 Pytorch 进行多重分类。该存储库包含基于 UNet 和 UNet++ 的多分类图像分割模型的代码。用法注意：使用 Python 3。数据集确保将文件按以下结构放置：

data

├── images

│   ├── 0a7e06.jpg

│   ├── 0aab0a.jpg

│   ├── 0b1761.jpg

│   └── ...

└── masks

    ├── 0a7e06.png

    ├── 0aab0a.png

    ├── 0b1761.png

    └── ...

掩码是单通道类别索引。例如，如果你的数据集有三个类别，掩码应该是 8位图像，值为 0, 1, 2 作为分类值，这个图像看起来是黑色的。

演示数据集

您可以从数据集中下载演示数据。训练模型命令：

python train.py

推理命令：

python inference.py -m ./data/checkpoints/epoch_10.pth -i ./data/test/input -o ./data/test/output

如果你想用颜色突出你的掩码，可以使用以下命令：

python inference_color.py