图像分割

本目录提供了构建图像分割系统的示例和最佳实践。我们的目标是让用户能够轻松快速地使用自己的数据集训练出高精度的模型。

图像分割示例

我们的实现使用了 fastai 的 UNet 模型，其中 CNN 主干（例如 ResNet）在 ImageNet 上进行了预训练，因此只需少量带标注的训练样本即可进行微调。强烈建议（但并非必要）对图像分类概念有良好的理解。

Notebook

提供了以下笔记本

Notebook 名称	描述
01_training_introduction.ipynb	用于训练和评估图像分割模型的笔记本。
11_exploring_hyperparameters.ipynb	使用网格搜索寻找最佳模型参数。

贡献指南

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