本项目使用unet算法,训练显微镜神经元细胞前景和背景的语义分割图。将神经元细胞的纹理作为前景,其它作为背景。前景使用黑色像素表示,背景使用白色像素表示。 项目目录结构如下: 【data】:存放原始数据 data目录下存放两个文件夹:train文件夹和test文件夹。train文件夹分别存放原始训练图片和对应的语义标签,test文件夹只存...
通过在三个超声图像数据集上与几种最先进的深度学习分割方法进行广泛的实验,结果表明作者的方法在乳腺和甲状腺病变分割方面表现更好。 关键字 医学图像处理,超声成像,语义分割,概率模型 方法 如图2(a)所示,提出的CP-UNet架构。首先,...
为了提高医学超声图像的分割精度,该研究提出了一种多尺度通道注意机制的UNet (MSCA-UNet)。具体来说,构建了一个多尺度模块来连接和增强卷积提取的不同尺度的特征图。随后,设计了一种通道注意力机制,通过可学习深度可分离卷积压缩特征映射...
1.一种基于改进Swin‑UNet的脊柱MRI图像分割方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1、获取脊柱磁共振图像数据,并使用弹性形变、裁剪和水平数据增强操作扩充原 始数据,构成训练所使用的脊柱磁共振图像数据集; 步骤S2、模型进行训练时,将输入的脊柱磁共振图像分割成不重叠的图像patch; ...
面向遥感城市场景图像语义分割场景,项目采用类似 UNet 的 Transformer 深度学习算法来实现,项目适用于卫星图像、航空图像、无人机图像等。 项目效果 项目细节==> 具体参见项目README.md (1) 安装依赖 conda create -n airspython=3.8 conda activate airs ...
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另一个例子是UNet++,旨在弥合编码器和解码器特征图之间的语义差距。它结合了深度监督的编解码器网络和嵌套的密集跳跃路径,以提高分割精度。另一个网络,SwinUNet引入了另一种基于Transformer的方法来进行医学图像分割,利用U型编解码器架构和跳跃连接,增强了局部-全局语义特征学习。该模型表现出了优于传统基于卷积方法和...