皮肤病分割模型资源文件

简介

本仓库提供了一系列用于皮肤病分割的深度学习模型资源文件，包括Unet、AttentionUnet、R2Unet和R2AUet。这些模型可以直接运行，并且附带了用于训练和测试的数据集。

资源内容

• Unet: 经典的U型网络结构，适用于图像分割任务。
• AttentionUnet: 在Unet基础上引入了注意力机制，增强了模型对重要特征的关注。
• R2Unet: 在Unet中加入了递归卷积模块，提高了模型的特征提取能力。
• R2AUet: 结合了R2Unet和AttentionUnet的优点，进一步提升了分割性能。

数据集

本资源文件使用的数据集为ISIC 2017，该数据集包含了大量皮肤病图像及其对应的分割标签，非常适合用于皮肤病分割任务的训练和评估。

使用说明

1. 环境配置: 确保您的运行环境已安装必要的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）以及相关依赖库。
2. 数据准备: 下载并解压数据集，按照模型要求进行预处理。
3. 模型训练: 根据提供的代码和配置文件，进行模型的训练。
4. 模型评估: 使用测试集对训练好的模型进行评估，查看分割效果。

注意事项

• 请确保数据集的版权和使用许可符合您的需求。
• 在训练过程中，建议根据实际情况调整超参数以获得最佳性能。

贡献

欢迎对本仓库进行改进和扩展，如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。

许可证

本资源文件遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。