调用预训练模型unet

### 加载和使用 U-Net 预训练模型 U-Net 是一种常用于图像分割任务的卷积神经网络架构。它最初由 Ronneberger 等人在 2015 年提出，广泛应用于医学影像分析等领域[^1]。以下是基于 PyTorch 和 TensorFlow 的方法来加载和使用 U-Net 预训练模型。 #### 使用 PyTorch 调用 U-Net 预训练模型 PyTorch 社区提供了许多实现 U-Net 架构的方式。通常可以通过安装第三方库（如 `torchvision` 或其他开源项目）获取预训练权重并快速部署模型。 以下是一个简单的代码示例： ```python import torch from torchvision import models # 假设我们有一个自定义的 U-Net 实现或者通过社区资源下载了一个预训练模型 class UNet(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes=19): super(UNet, self).__init__() # 定义 U-Net 结构... def forward(self, x): # 正向传播逻辑... # 下载或加载预训练权重 model = UNet(num_classes=19) pretrained_weights_path = 'path_to_pretrained_unet.pth' checkpoint = torch.load(pretrained_weights_path) model.load_state_dict(checkpoint) # 将模型设置为评估模式 model.eval() # 输入张量 (假设输入大小为 [batch_size, channels, height, width]) input_tensor = torch.randn((1, 3, 256, 256)) # 进行推理 output = model(input_tensor) print(output.shape) # 输出形状应匹配类别数 ``` 上述代码展示了如何加载一个本地存储的预训练权重文件，并将其应用到 U-Net 模型上[^2]。 #### 使用 TensorFlow/Keras 调用 U-Net 预训练模型 TensorFlow 提供了 Keras API 来简化深度学习建模过程。对于 U-Net，可以利用一些公开可用的实现或自己构建模型结构。 下面是一段示例代码： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, concatenate def unet_model(input_shape=(256, 256, 3), num_classes=19): inputs = Input(shape=input_shape) # Encoder path c1 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs) p1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(c1) c2 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(p1) p2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(c2) # Decoder path u1 = UpSampling2D(size=(2, 2))(p2) m1 = concatenate([u1, c2], axis=-1) c3 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(m1) outputs = Conv2D(num_classes, (1, 1), activation='softmax')(c3) return Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs]) # 创建模型实例 unet = unet_model() unet.summary() # 查看模型概要 # 加载预训练权重 weights_path = 'path_to_pretrained_unet.h5' unet.load_weights(weights_path) # 推理阶段 test_image = tf.random.normal((1, 256, 256, 3)) prediction = unet.predict(test_image) print(prediction.shape) # 应该返回预测掩码的尺寸 ``` 此代码片段说明了如何创建一个基础版本的 U-Net 模型以及加载外部保存好的权重文件[^3]。 ---