基于 Unet 的高分辨率遥感图像地物分类Remote Sensing Image Classification Based on Unet林志斌,黄智全,颜林明(厦门盈趣科技股份有限公司,福建厦门 361027)Lin Zhi-bin,Huang Zhi-quan,Yan Lin-ming(Xiamen intretech Inc.,FujianXiamen 361027)摘要:遥感图像地物分类一直是遥感解释的难题。在过去的发展中,传统的分割...
摘要: 本发明属于医学图像处理领域,具体涉及了一种基于Unet迁移学习的胃印戒细胞癌图像智能分类系统,旨在解决现有技术因胃癌病灶形状不规则、特征提取质量低,导致胃印戒细胞癌图像分类结果不准确的问题。本发明包括:感兴趣区域提取模块,对获取的待分类胃部CT进行胃癌病灶感兴趣区域提取;预处理模块,对提取的Rec_ROI进行图...
图像分类方法,包括,获取训练图像数据集;构建轻量级残差注意力增强网络LRAE‑Unet模型,轻量级残差注意力增强网络LRAE‑Unet模型包括浅层特征提取通路和深层特征提取通路;利用轻量级残差注意力增强网络LRAE‑Unet模型和训练图像数据集进行模型训练,生成分类模型;获取待分类图像,将待分类图像输入所述分类模型,得到图像分类...
本发明涉及一种基于高分辨率的互补注意力UNet分类器的sMRI图像分类方法,其特征在于:获取一定数量的sMRI图像及其标签,对所有的sMRI图像进行预处理,形成样本集;将样本集分成训练集、验证集和测试集;构建网络模型并对其进行训练和验证,其中构建的网络模型是通过在现有Unet网络中插入特征融合网络和分类网络,设计的特征融合网...
基于3D卷积的多尺度注意力深度卷积网络的遥感图像融合方法 本发明公开了一种基于3D卷积的多尺度注意力深度卷积网络的遥感图像融合方法,将多光谱图像中拥有的高光谱分辨率与全色图像中拥有的高空间分辨率相融合,以获得高空间分辨率高光谱分辨率的多光谱图像.利用深度学习中UNet网络结构框架,设计了3D多尺度注意力深... 彭...
基于pytorch使用Inception模型图像分类 pytorch unet 图像分割,一训练'''一导入工具库'''from__future__importdivisionimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromdatetimeimportdatetimeimportpandasaspdi
根据本发明的一个方面,提供一种基于capsules-unet模型的遥感图像深度学习分类方法,包括:步骤s1:对遥感图像数据进行数据预处理,将预处理后的遥感图像数据分为训练集数据和验证集数据;步骤s2:以unet模型为基本网络架构,融合胶囊(capsules)模型,建立capsules-unet模型;步骤s3:利用所述训练集数据和所述验证集数据对所述caps...
基于Unet编码块迁移学习的胃印戒细胞癌诊断研究 胃癌是我国高发癌种之一,其中胃印戒细胞癌(Signet-ringCellCarcinoma)是胃癌的一种组织学亚型,属于高度恶性肿瘤,具有侵袭力强,病程进展快的特点.胃印戒细胞癌的精准诊... 李聪 - 中国科学院大学 被引量: 0发表: 0年研究点推荐 胃印戒细胞癌图像智能分类系统 ...