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基于UNet卷积神经网络,对ISIC皮肤病医学图像进行分割,通过对比SENet、CBAM等注意力机制的添加训练结果,取得了96%...

上传者: 2025-01-05 07:51:14上传 ZIP文件 440.34MB 热度 34次

该资源包含基于U-Net模型的医学图像分割任务完整代码及不同注意力机制(如SENet、Spatial Attention、CBAM)下的训练结果。实现了数据预处理、模型定义、训练与验证循环,以及结果评估与可视化,提供了详细的实验记录与性能对比(如Accuracy、Dice系数、IoU等关键指标)。代码结构清晰,易于复现和扩展,适用于医学图像分割研究和U-Net模型改进的开发者与研究者参考。

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