学习u-net数据集

### U-Net模型常用数据集 对于U-Net模型而言，多种公开可用的数据集被广泛应用于不同的图像分割任务中。在医学影像领域，DRIVE数据集是一个经典的选择[^1]。该数据集专注于视网膜图像及其对应的脉络膜血管标注图，非常适合用于研究和开发针对特定生物特征的分割算法。 除了DRIVE之外，还有其他几个重要的公共数据源也常用来训练U-Net： - **LUNA16 (LUng Nodules Analysis 2016)**：这是一个大型肺结节检测挑战赛所使用的胸部CT扫描集合，包含了超过800个患者的高分辨率三维断层扫描图片以及详细的病变位置标记信息。此资源特别适合探索基于U-Net架构对人体内部器官结构进行精细切割的技术方案[^4]。 - **BraTS (Brain Tumor Segmentation Challenge)**：提供了一系列脑肿瘤患者的不同模态磁共振成像（MRI），包括T1加权、T1增强后、FLAIR序列等多维度视角下的高质量样本资料。通过这类复杂背景条件下目标物体轮廓提取的研究工作能够进一步验证并优化U-Net网络的设计思路。 - **ISIC Archive**：国际皮肤影像协作组维护着一个庞大的皮肤病灶照片库，其中不仅有常规光学相机拍摄所得平面图形，还包括部分带有深度信息的立体重建成果。利用此类视觉素材开展色素痣识别等相关课题有助于拓宽U-Net应用场景范围。 为了更好地准备上述任一数据集以供实验之需，在实际操作过程中通常还需要经历一系列前期准备工作，比如按照一定比例随机分配训练/验证/测试子集；对原始输入做标准化变换处理；依据具体需求裁剪感兴趣区域等等[^3]。 ```python import os from sklearn.model_selection import train_test_split def split_datasets(image_paths, mask_paths, test_size=0.2, val_size=0.1): """Split dataset into training, validation and testing sets.""" # Split images and masks into train+val and test sets remaining_images, test_images, remaining_masks, test_masks = \ train_test_split(image_paths, mask_paths, test_size=test_size) # Further split the remainder into training and validation sets train_images, val_images, train_masks, val_masks = \ train_test_split(remaining_images, remaining_masks, test_size=val_size/(1-test_size)) return { 'train': {'images': train_images, 'masks': train_masks}, 'validation': {'images': val_images, 'masks': val_masks}, 'test': {'images': test_images, 'masks': test_masks} } ```