首先准备糖尿病病变分割的数据集，在这里我们选取南开大学的DDR数据集进行模型训练，该数据集包括分类，分割和目标检测三个部分 下载地址如下:OIA-DDR数据集
在这里预处理包含两部分
首先对于分割数据集,我们需要将四种标签的图片融到一张,用于之后的多标签分割,在这里执行utils/change.py中的
再将分类数据集按照四种类别分别分开,用于数据集的读取
在这里,针对眼底病变小样本的特点，我们选取了unet作为网络架构,用来进行病变分割
特征提取网络选用restnet50,训练所需的权值可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1A22fC5cPRb74gqrpq7O9-A
提取码: 6n2c
模型训练执行train.py即可,注意在train.py内设置对应超参,具体见train.py文件夹
执行那个get_miou.py文件,即可获取分割结果，并生成对应指标，存储分割结果