Erstellen Sie ein 3D-UNET-Modell für 3D-Array-Segmentierung von Grund auf.
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Ich kann die Schritte zur Erstellung eines 3D-UNET-Modells für die 3D-Array-Segmentierung bereitstellen: Importieren Sie die notwendigen Bibliotheken wie Keras, Numpy usw. Vorverarbeitung der 3D-Array-Daten für das Training und Testen des UNET-Modells. Definieren Sie die UNET-Architektur mit der Keras-Funktions-API. Eine UNET-Architektur besteht in der Regel aus einem Contracting-Pfad und einem expandierenden Pfad, der über Skip-Verbindungen verbunden wird. Kompilieren Sie das UNET-Modell mit einer geeigneten Verlustfunktion, Optimierung und Metriken. Trainieren Sie das UNET-Modell mit den vorverarbeiteten Daten und dem kompilierten Modell. Bewerten Sie das trainierte UNET-Modell mit einem Validierungssatz. Feinabstimmung des UNET-Modells, falls erforderlich, und wiederholen Sie die Schritte 5 bis 7, bis die gewünschte Genauigkeit erreicht ist. Speichern Sie das geschulte UNET-Modell für die zukünftige Nutzung. Es ist wichtig zu beachten, dass die Besonderheiten der UNET-Architektur und die Vorverarbeitungsschritte je nach dem Typ von 3D-Arraydaten und der Aufgabe variieren können.
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