基于Unet的肝胀CT图像语义分割系统

人工智能 其他 案例ID：208039
K
2 年经验· 清研灵智信息咨询北京有限公司
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案例介绍

1.通过pytorch框架搭建Unet算法实现肝胀CT图片的语义分割，通过GPU对模型进行训练；
2.对训练结果使用flask框架进行web封装，前端通过boostrap-input控件采取异步请求的方式将数据上传到后端进行预测并返回结果。
3.将完整的程序部署到腾讯云服务器。

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基于Unet的肝胀CT图像语义分割系统

人工智能 · 其他 案例ID：208039
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作者： K - 2年经验- 清研灵智信息咨询北京有限公司

案例介绍

1.通过pytorch框架搭建Unet算法实现肝胀CT图片的语义分割，通过GPU对模型进行训练；
2.对训练结果使用flask框架进行web封装，前端通过boostrap-input控件采取异步请求的方式将数据上传到后端进行预测并返回结果。
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