Unet语义分割水果病害

### UNet 架构简介 UNet 是一种常用于医学图像分割的卷积神经网络架构，近年来也被广泛应用于其他领域中的语义分割任务，包括农业中的水果病害检测[^1]。 ### 数据准备 为了实现基于 UNet 的水果病害语义分割模型，数据集应包含带有标注的水果图片。每张图片需有对应的标签图，其中不同颜色代表不同的类别（如健康部分、病变区域）。可以考虑使用公开的数据集或自行采集并标注数据。 ### 模型构建 以下是 Python 中使用 PyTorch 实现的一个简单版本的 UNet： ```python import torch from torch import nn class DoubleConv(nn.Module): """(convolution => [BN] => ReLU) * 2""" def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.double_conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): return self.double_conv(x) class UNet(nn.Module): def __init__(self, n_channels, n_classes): super(UNet, self).__init__() bilinear = True factor = 2 if bilinear else 1 self.inc = DoubleConv(n_channels, 64) self.down1 = Down(64, 128) self.down2 = Down(128, 256) self.down3 = Down(256, 512 // factor) self.up1 = Up(512, 256 // factor, bilinear) self.up2 = Up(256, 128 // factor, bilinear) self.up3 = Up(128, 64, bilinear) self.outc = OutConv(64, n_classes) def forward(self, x): x1 = self.inc(x) x2 = self.down1(x1) x3 = self.down2(x2) x4 = self.down3(x3) x = self.up1(x4, x3) x = self.up2(x, x2) x = self.up3(x, x1) logits = self.outc(x) return logits ``` 此代码定义了一个基础版的 UNet 结构，适用于二分类或多类别的语义分割任务。对于特定的应用场景——比如水果病害识别，则需要调整输入通道数 `n_channels` 和输出类别数量 `n_classes` 来适应具体需求。 ### 训练过程 训练过程中需要注意设置合适的损失函数和优化器，并根据实际情况调整超参数。常用的损失函数为交叉熵损失，在多类别情况下可选用加权交叉熵来处理样本不平衡问题；Adam 或 SGD 均是不错的选择作为优化算法。 ### 测试与评估 完成训练后，通过测试集验证模型性能，计算 IoU (Intersection over Union)，Dice Coefficient 等指标评价模型效果。