[App4AI SDK] Jupyter-Image-Segmentation-UNet-Keras

 

[簡介]

 

 

使用 UNet 進行影像的分割,可應用於醫療影像分析、瑕疵影像分析等。

 

 

 

[操作步驟及說明]

 

 

1. 1_annotation_labelme_json.ipynb

開啟標註工具 LabelMe。

 

 

設定參數:

• image_folder : 影像的資料夾

• annotation_path : 輸出的標註檔案路徑

 

 

設定完成後,即可執行。

 

 

2. 2_labelme_json_to_dataset.ipynb

將 LabelMe 的標註檔案轉成訓練的 dataset。

 

 

設定參數:

• label_path : 標註檔案的資料夾

• output_path : 輸出檔案的路徑

• mask_path : mask 的路徑

 

 

設定完成後,即可執行。

 

 

3. 3_delete_log.ipynb

刪除 log 檔案。

 

 

4. 4_train.ipynb

執行訓練。

 

 

設定參數:

• model_file : 輸出的模型檔案路徑

• epoch_steps : 每個 epoch 的 step 數量

• num_epochs : epoch 的數量

• log_dir : log 資料夾的路徑

• train_folder : 訓練資料夾的路徑

 

 

設定完成後,即可執行。

 

 

5. 5_kill_tensorboard.ipynb

刪除舊的 tensorboard 程式。

 

 

6. 6_tensorboard.ipynb

執行 tensorboard。

 

 

7. 7_inference.ipynb

執行推論。

 

 

設定參數:

• model_file : 輸入的模型檔案路徑

• image_file : 推論的影像檔案路徑

• predict_file : 推論結果檔案的路徑

 

 

設定完成後,即可執行。

 

 

8. 8_inference_folder.ipynb

針對資料夾,執行推論。

 

 

設定參數:

• model_file : 輸入的模型檔案路徑

• image_file : 推論影像資料夾的路徑

• predict_file : 推論結果檔案的路徑

 

 

設定完成後,即可執行。

執行後,即可看到 UNet 推論的結果。

 

 

Jupyter-Image-Segmentation-UNet-Keras-inference.png

 

 

9. 9_inference_api.ipynb

執行推論的 API。

 

 

10. 10_inference_api_browser.ipynb

開啟瀏覽器使用 API。

 

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