使用预训练模型:使用预训练的编码器作为初始化权重。 数据增强:增加数据多样性,提高模型的泛化能力。 模型融合:使用多个模型进行集成学习,提高预测的准确性。 更复杂的网络结构:尝试使用更大的U-Net模型或其他高级分割模型,如DeepLabV3+。 类别平衡:如果某些类别的样本数量不平衡,可以使用类别平衡技术,如过采样或欠采样。
医学图像处理实战:基于U-Net模型实现细胞图像分割,原理详解+项目实战,究极通俗易懂!(深度学习/计算机视觉)共计16条视频,包括:1-医学细胞数据集介绍与参数配置.mp4、学习路线图介绍、2-数据增强工具.mp4等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
具体为利用 MATLAB 仿真出 基物质分解模型,将原始的能谱 CT 成像结果分解为骨骼和软组织,作为对应影 像的标签。利用所得到的高、低能谱成像数据作为输入。 划分训练集和测试集 建模 U-net网络结构是全卷积神经网络( FCN )的一种,是一种广泛应用于医学 图像分割领域的深度学习网络,它是由弗莱堡大学Olaf 在细胞...
【CV-深度学习实战】从零开始:pytorch图像分割与U-Net理论+代码(人工智能/AI/计算机视觉) 3392 44 8:32:35 App 【图像分割实战】只需7小时就能学会深度学习图像分割,入门到实战一个课程学了就会!!!-医学图像分割/语义分割/图像分割/计算机视觉 2235 20 1:42:17 App 医学图像分割:基于Pytorch实现UNet++进行医学...
韩国建阳大学的研究人员,应用一种基于U-Net深度学习的三维(3D)细胞计数方法,来识别细胞外基质(ECM)中高密度聚集细胞的初始种子细胞数。该方法对高密度聚集细胞的计数误差为10%,而传统的轮廓分割方法和分水岭分割方法的计数误差分别为30%和40%。因此,新方法可以向研究人员提供准确的细胞数目,减少3D细胞分析中的种子细...
✔U-Net模型是一种非常适合为灰度图像上色任务的深度学习模型。它最初被提出用于医学图像分割,因其独特的结构和高效的性能,现在已被广泛应用于各种图像处理任务,是许多知名AI模型的基本组件(如当前非常热门的Diffusion Model)。不同于经典的卷积神经网络(CNN),U-Net可以保证输入和输出的尺寸一致,且其独特的跳跃链接...
U-Net是一种基于深度学习的图像语义分割方法,尤其在医学图像分割中表现优异。 本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作自己的数据集,生成Mask图像,并使用U-Net训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。 本课程有三个项目实践: (1) Kaggle盐体识别比赛 :利用U-Net进行Kaggle盐体识别 (2) Pothol...
因此,提出了一种基于自注意力的非对称多尺度U-net。通过引入注意力机制,提高了整体图像去模糊的准确性,并通过多尺度架构更大程度地保留了空间信息。 2 Related Work Multi-scale deep convolutional network deblurring methods 深度多尺度卷积神经网络,作为端到端学习策略的先驱性探索,成功地利用深度卷积网络处理不同尺...
本项目尝试用 U-Net 网络通过污染物扩散云图来学习污染物扩散的模型参数，对污染物扩散进行快速预测，是数据驱动计算场景拓展的一次探索。从项目结果来看，模型计算速度相比 CFD 模拟提升明显，但是模型预测的效果还有待提升，未来将通过探索以上几个方向，不断优化模型预测效果。项目实现过程中，我们花费了大量的时间处理...
西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下:(1)研究基于深度学习U-Net模型进行高分辨率遥感影像分类的方法,通过样本选取、数据增强、模型训练及预测等过程,实现高分辨率遥感影像的高效、准确分类,改善了传统分类方法中人工提取特征过程繁杂且不完备、机器学习算法分类精度不高等...