UNet 分割网络模型,利用 ResNet34 网络残差学习的结构特点,在保证网络能够提取充足图像特征的前提下, 有效避免梯度消失和网络退化问题,且 34 层的网络深度维持了较小的网络规模;利用 U-Net 结构特有的长连接模块,将 静脉超声图像的深层特征与浅层特征有效融合,使对静脉的识别精度得到较大幅度的提升,实现了静脉边缘...
静脉超声图像存在噪点多、阈值分割效果不佳的问题,对此本文提出一种基于ResNet34主干网络的ResNet34-UNet分割网络模型,利用ResNet34网络残差学习的结构特点,在保证网络能够提取充足图像特征的前提下,有效避免梯度消失和网络退化问题,且34层的网络深度维持了较小的网络规模;利用U-Net结构特有的长连接(Skip Connection)模块...
自动分割ResNetU-Net静脉超声图像存在噪点多,阈值分割效果不佳的问题,对此本研究提出一种基于ResNet34主干网络的ResNet34-UNet分割网络模型,利用ResNet34网络残差学习的结构特点,在保证网络能够提取充足图像特征的前提下,有效避免梯度消失和网络退化问题,且34层的网络深度维持了较小的网络规模;利用U-Net结构特有的长...
静脉超声图像存在噪点多,阈值分割效果不佳的问题,对此本研究提出一种基于ResNet34主干网络的ResNet34-UNet分割网络模型,利用ResNet34网络残差学习的结构特点,在保证网络能够提取充足图像特征的前提下,有效避免梯度消失和网络退化问题,且34层的网络深度维持了较小的网络规模;利用U-Net结构特有的长连接模块,将静脉超声图像...
1.基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法2.基于多尺度卷积网络的路面图像裂缝分割方法3.基于ResNet34-UNet的静脉超声图像分割方法研究4.基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块图像分割方法5.基于改进PCNN模型的机场跑道路面裂缝分割方法 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
UNet 分割网络模型,利用 ResNet34 网络残差学习的结构特点,在保证网络能够提取充足图像特征的前提下, 有效避免梯度消失和网络退化问题,且 34 层的网络深度维持了较小的网络规模;利用 U-Net 结构特有的长连接模块,将 静脉超声图像的深层特征与浅层特征有效融合,使对静脉的识别精度得到较大幅度的提升,实现了静脉边缘...