[LEADERG APP] UNet

[簡介]

 

inference.png

 

使用 UNet 進行影像分割,如上圖,可以應用於醫療影像切割,此範例為胸腔 CT 影像切割。

 

 

[操作步驟及說明]

 

使用 UNet 進行訓練或物件分割之前,請先確認 dataset 資料夾是否選擇正確。

 

“Select Dataset” 欄位旁邊的 “browse” 按鈕可以開啟 data 的資料夾位置,以利於使用者進行確認、修改。

 

APP UNet 選擇 dataset.png

 

 

準備:

 

1. annotation labelme json:開啟標註網頁進行 UNet 影像標註。

 

APP UNet 前置處理.png

 

APP UNet 開啟標註網頁.png

 

2. labelme json to dataset:轉換標記檔,產生訓練所需檔案。

轉換的檔案會放在 dataset 資料夾與 gt 資料夾中。

 

APP UNet 轉換標記檔.png

 

APP UNet 產生 dataset.png

 

3. delete log:刪除 logs 資料夾。

按下 3. delete log 後,會刪除在 dataset 裡面的 logs 資料夾。

 

APP UNet 刪除 log 資料夾.png

 

訓練:

 

訓練前確定選選擇的 dataset 中 image/train 資料夾內有這四個資料夾,且裡面皆有檔案,接著按下4. train便可開始訓練。

dataset:由運行 2. labelme json to dataset 產生。

gt:由運行 2. labelme json to dataset 產生。

img:要訓練的圖片。

label:由 1.annotation labelme json 標記要訓練的圖片標記檔。

 

APP UNet dataset 位置.png

 

APP UNet train.png

 

推論:

 

推論有以下幾種方式:

5.inference (GPU):推論單張影像。

6.inference folder (GPU):推論選擇的資料夾影像。

7.inference api (GPU):使用網頁進行影像推論。按下 “7.inference api (GPU)” 按鈕後,再按下 “8.inference api browser” 按鈕來開啟網頁。

 

APP UNet inference.png

 

推論單張影像。

 

APP UNet inference 單張.png

 

推論選擇的資料夾。

 

APP UNet inference 資料夾.png

 

推論資料夾的結果圖位置。

 

APP UNet inference 資料夾 2.png

 

使用網頁進行影像推論。

 

APP UNet inference api.png

 

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