【unet改进实战】基于unet+深度可分离卷积mobilenet改进实现的【X光牙齿】图像语义分割+项目说明书+数据集

项目概述
本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统，全面支持二分类及多类别分割任务。

系统功能
该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案，具备高度可配置性和实用性：
数据处理：支持自定义图像和掩码文件格式（如.jpg、.png等），自动处理不连续标签值，集成多种数据增强技术提升模型泛化能力
模型架构：基于UNet实现，可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等，兼容不同类别数量的分割任务（通过--num_classes参数指定）
训练功能：支持GPU加速，提供学习率、批次大小等超参数配置选项，实时记录损失曲线和评估指标（如IoU、Dice系数），自动保存最优模型权重

使用流程
按规范组织数据集（图像与掩码文件需名称对应，分别存放在images/masks子目录）
通过命令行参数启动训练，可指定：
数据路径（--data_dir）
学习率（--learning_rate）
标签映射规则（--label_mapping）等
系统输出包含：
模型权重文件（.pth）
训练曲线可视化图表
指标日志文件
注意事项
掩码图像应为单通道灰度图，标签值为整数
多分类任务推荐使用one-hot编码掩码
项目依赖主流科学计算库（PyTorch、NumPy）及可视化工具（Matplotlib），安装简便

应用领域
该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务，兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。

【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解：https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html