Erstellen Sie ein 3D-UNET-Modell für 3D-Array-Segmentierung von Grund auf.
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Die Vorbereitung Ihrer Fakten durch Normalisierung und Konstitution in 3D-Array-Konstitution ist notwendig, um ein 3D-U-Net-Beispiel für 3D-Array-Teilung zu machen. Dies erfordert eine Reihe von konvolutierten Schichten, die jeweils eine rektifizierte lineare Einheit (ReLU) Aktivierungseffekt und eine Peak-Pooling-Schicht begleiten. Die konvolutierten Schichten extrahieren aus den Enter-Fakten hervor, während die Pooling-Schichten die Dimensionalität der Feature-Map reduzieren. Sie können die Menge der konvolutierten Schichten und Pooling-Schichten je nach derDas 3D-U-Net-Beispiel gibt dann eine 3D-Feature-Map aus, die in eine Abfolge von Up-Sampling-Layern gerichtet werden kann, um die Auflösung der Feature-Map zu erhöhen. Diese Up-Sampling-Layer helfen auch, Geräusche oder Artefakte, die von den Convolutes Layern eingeführt werden, zu reduzieren. Schließlich kann das 3D-U-Net mit einem überwachten Wissensalgorithmus wie Stochastic Gradient Descent (SGD) oder Adam trainiert werden. Nach dem Training kann das Beispiel verwendet werden, um 3D-Arrays von Fakten in 3D-Arrays zu teilen.substantielle Komponenten. Hier ist eine Darstellung zum Entwerfen eines 3D U-Net Images für 3D Massensektion unter Verwendung der Keras-Bibliothek: ```python # Importbibliotheken importieren Keras aus keras.layers importieren Conv3D, MaxPool3D, UpSampling3D, Input, concatenate # define input input_img = Input(shape=(None, None, None, 1)) # define convolutional layers conv1 = Conv3D(32, (3, 3, 3), activation='relu', padding='same'(input_img) conv2 = Conv3D(32, (3, 3, 3), activation='relu', padding='same')(conv1) # definemax pooling layer max_pool = MaxPool3D((2, 2, 2))conv2) # define upsampling layer up1 = UpSampling3D((2, 2, 2)(max_pool) up2 = UpSampling3D(((2, 2, 2))up1) # define out out layer = Conv3D(1, (3, 3, 3), activation='sigmaide', padding='same'(up2) # define model model = keras.Model(inputs=input_img, outputs=out) # compile and train model model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') model.fit(x_train, y_train, epoes=10, batch_size=32) ``
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