UNet的结构非常简单,广泛应用于医学图像分割,2015年发表在 MICCAI,谷歌学术上目前引用量8894,可以看出来其影响力。 UNet的结构,有两个最大的特点,U型结构和skip-connection(如下图)。 UNet网络,类型于一个U字母:首先进行Conv(两次)+Pooling下采样;然后Deconv反卷积进行上采样(部分采用resize+线性插值上采样),crop之...
此部分真正的任务是在用户上传的图像中准确寻找到属于舌头的像素点。舌体分割属于生物医学图像分割领域。分割效果如下: 该图片有可能会引起不适 继续查看 2 数据集介绍 舌象数据集包含舌象原图以及分割完成的二元图,共979*2张,示例图片如下: 3 模型介绍 U-Net是一个优秀的语义分割模型,在中e诊中U-Net共三部分,...
基于深度学习的医学领域实战!Resnet、UNET、Deeplab、YOLOv5 四大算法实战医学图像分类、分割、检测,毕设必备项目! 计算机视觉那点事 研究生必看|PyTorch框架和卷积神经网络原理实战,气温预测、花朵识别模型、CNN识别模型 CV前沿与深度学习 75217 什么是CNN?PyTorch与卷积神经网络实战:气温预测、花卉图像识别、基于CNN构建识...
【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码
UNet实现人像分割 该项目是基于 https://github.com/milesial/Pytorch-UNet (2.6k star 车辆分割)修改的,并提供人像分割的数据集(1.15G)。 人像分割项目链接:https://github.com/leijue222/portrait-matting-unet-flask 官方下载链接:http://www.cse.cuhk.edu.hk/leojia/projects/automatting/index.html ...