如何使用UNet模型进行磁瓦图片的高精度分割？

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Unet模型分割磁瓦缺陷

1. 数据集采用中科院自动所公开数据集，具体内容见：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/224907/0
2. 本文主要参考：图像分割的打怪升级之路——UNet、PSPNet、Deeplab：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2148971?channelType=0&channel=0&sUid=1019401&ts=1687278761304

• 背景：本人为初级炼丹师，目前炼丹领域主要集中在图像分割与生成式模型。
• 目前：正在构建红外热成像的无损检测数据集，该数据集能够为后续无损检测的后处理研究提供一定的帮助。但目前为止正在构建实验设备阶段，所以欲先从磁瓦缺陷分割然后通过迁移学习，完成后续的组合模型的构建。
• 结果： unet评价指标为： P:0.955250726851333, R:0.7372399981794183, F1:0.8322043172342575, ACC:0.973421630859375, IOU:0.7126283557268431