4uiiurz1/pytorch-nested-unet
این پروژه یک پیادهسازی از مدل UNet++ با استفاده از کتابخانه PyTorch است که برای وظایف تقسیمبندی تصویر (Image Segmentation) طراحی شده است. ️
کاربرد:
این مدل عمدتاً در حوزههای پزشکی و بینایی ماشین مانند تشخیص تومور، تقسیمبندی اندامها در تصاویر MRI یا X-ray و همچنین در پردازش تصاویر ماهوارهای استفاده میشود. ️
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی نیاز به دقت بالا در مرزهای اشیاء دارید و دادههای آموزشی نسبتاً زیادی در دسترس است. ساختار تو در توی UNet++ با اتصالات متراکم، اطلاعات چندمقیاسی را بهتر ادغام میکند و برای تصاویر پیچیده مناسبتر است.
چند مثال از موارد استفاده:
- تشخیص خودکار ضایعات در تصاویر پوست
- تقسیمبندی سلولها در تصاویر میکروسکوپی
- شناسایی ساختمانها در تصاویر ماهوارهای ️
- بهبود دقت در جداسازی اعصاب و بافتهای نزدیک در MRI
- #UNetplusplus
- #PyTorch
- #ImageSegmentation
- #MedicalAI
- #DeepLearning
- #ComputerVision
- #SemanticSegmentation
- #AIinHealthcare
- #NestedUNet
- #MachineLearning