我正在通过pytorch中的深度学习进行分割。我的数据集是.RAW/.MHD格式超声图像。我想通过数据加载程序将数据集输入系统。
我遇到了几个重要问题：
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是否将数据集格式更改为.png或.jpg使得分割不准确？(我认为我以这种方式丢失了一些信息！(
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哪种格式较少数据损失？
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如果我不转换原始图像格式，即。
我应该如何加载此数据集？
对raw和mhd格式一无所知，我可以给出部分答案。
首先，jpg是有损的，png不是。因此，您肯定会在jpg中丢失信息。png对于"正常"图像 - 1、3或4通道是无损的，每个通道都有8位精度(也许也支持16位，不要在此上引用我(。我对超声图像一无所知，但是如果它们使用的精度比这更高，即使是PNG也将是有损的。
其次，我不知道mhd是什么以及raw在超声图像的背景下意味着什么。话虽如此，一个简单的Google搜索揭示了一些用于阅读前者的软件包。
最后，要加载数据集，您可以使用torchvision的ImageFolder类。您需要编写一个自定义函数，该函数加载图像给定路径(例如使用上述软件包(并将其传递到loader关键字参数。