使用 SegNet 进行医学图像分割：如何为医学图像分割创建、训练和评估 SegNet-matlab开发
深度学习是分割复杂医学图像的强大方法。 该演示演示了如何准备用于训练的像素标签数据，以及如何基于VGG-16创建，训练和评估SegNet 将血涂片图像分为 3 类——血液寄生虫、血细胞和背景。深度学习是医学成像中最强大的方法之一。在这个演示中，我们将介绍从为网络学习准备标签图像、创建和学习 SegNet 到评估的一系列步骤。使用的图像是血涂片图像，使用 SegNet 将其分为 3 类（红细胞、病原体、背景）。
[Keyward] 图像处理、分割、深度学习、深度学习、demo、IPCV 演示、神经网络、医学图像
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