说回来,此时U-Net成为“舆论中心”,是略有尴尬,因为Sora的模型设计,是基于LDM,但用Spatial-Temporal Transformer取代了U-Net。 一代经典结构,出现了“谢幕”式演出。但很快又有别的研究,继续沿用U-Net(毕竟它比Transformer计算高效),证实U-Net也不差。 话说回来,U-Net被Transformer逼迫,也不丢人,自从2020年ViT出...
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。
建立U-Net模型 def my_iou_metric(label, pred): metric_value = tf.py_func(iou_metric_batch, [label, pred], tf.float32) return metric_value # Build U-Net model # Note we make our layers varaibles so that we can concatenate or stack # This is required so that we can re-create our...
深度学习中的CNN模型对比：FCN与U-Net详解 深度学习中，FCN（全卷积网络）和U-Net是两种在图像分割任务中广泛应用的架构。它们各自有独特的设计理念和优势。FCN以全卷积层为核心，通过连续的层和上采样，实现了输出分辨率的提升，结合高分辨率特征和上采样信息进行精确分割。U-Net则源于医疗领域，设计之初...
本文利用杜克大学所提供的 XCAT 软件,构建人体模型,然后使用 MATLAB 仿真出所构建模型基于能谱 CT 的投影域物质分解数据,再利用深度学习技术对 所得到的 CT 成像数据进行学习,构建可以识别人体骨骼和软组织的 CT 图像分解模型。所得到的模型可以在较低辐射剂量的条件下,利用能谱 CT 和深度学习 技术的原理,得到更...
【深度学习】带有 CRF-RNN 层的 U-Net模型 文章目录 1 图像语义分割之FCN和CRF 2 CRF as RNN语义分割 3 全连接条件随机场与稀疏条件随机场的区别 4 CRF as RNN 5 带有 CRF-RNN 层的 U-Net 6 超参数和结果 7 Edge-aware Fully Convolutional Network ...
本文利用杜克大学所提供的 XCAT 软件,构建人体模型,然后使用 MATLAB 仿真出所构建模型基于能谱 CT 的投影域物质分解数据,再利用深度学习技术对 所得到的 CT 成像数据进行学习,构建可以识别人体骨骼和软组织的 CT 图像分解模型。所得到的模型可以在较低辐射剂量的条件下,利用能谱 CT 和深度学习 技术的原理,得到更...
密级: 保密期限: 邀耆,翁A# 硕士学位嫌文 m 题目:深度学习模型U-Net的理论研究与应用 学号: 2017110973 姓名: 李薇 专业: 数学 导师: 宼彩霞 学院: 理学院 2020年5月23日 中国■北京
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 在细胞影像学分割比赛 中提出的。由于该网络结构酷似英文字母 “U ” ,故被称为 U-net 。该网络由编码层和解码层两部分组成。其中编码层主要作用是提取图片的上下文信息,解码层则对图片...
本文利用杜克大学所提供的 XCAT 软件,构建人体模型,然后使用 MATLAB 仿真出所构建模型基于能谱 CT 的投影域物质分解数据,再利用深度学习技术对 所得到的 CT 成像数据进行学习,构建可以识别人体骨骼和软组织的 CT 图像分解模型。所得到的模型可以在较低辐射剂量的条件下,利用能谱 CT 和深度学习 技术的原理,得到更...