图像分割之U-Net家族，包含了多种先进的 U-Net模型及其变种：

模型包括：

1.标准 U-Net：经典的编码-解码结构，广泛应用于医学图像分割等任务

2.R2U-Net：引入了递归卷积块，增强了特征提取能力

3.Attention U-Net：集成注意力机制，更加精准地关注重要特征

CE net：捕获更多高级信息并保留空间信息的上下文编码器网络

5.channel unet：多尺度信息融合，提高准确性

6.FCN：最经典的全卷积神经网络

7.Segnet：运行速度提升，减小运行内存

8.Unet++：多级特征融合和跳跃连接，

主要特点：

1.易于使用：清晰的代码结构，便于理解和修改

2.完整性：包含训练和测试脚本，只需替换数据集即可训练

3.便于对比：改进模型的性能优于标准模型，便于对比分析

图像分割（各种数据）、分类 Pytorch项目

定制服务：

模型：基于卷积的unet、基于transfomer的unet等一系列的unet模型调试

可结合最新的改进unet改进自己的unet结构

数据集:可以提供数据集制作的方法，数据集代标，希望大家自己标注好

创新点:结合最新的魔改unet，增加创新点，更换主干，模型更改，参数调节，多重注意力机制的添加

代做图像分割，跑深度学习代码，可选任何模型，包括修改模型缝合模块，包出结果

ID:6825

详询客服 微信shujuqudong1 或shujuqudong6 或 qq68823886 或 27699885

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