第一篇首先是深度学习图像分割——U-net网络方面的内容。后续将会尽可能系统的学习深度学习并且记录。 更新频率为每周大于等于一篇。 深度学习的图像分割来源于分类,分割即为对像素所属区域的一个分类。 有别于机器学习中使用聚类进行的图像分割,深度学习中的图像分割是个有监督问题,需要有分割金标准(ground truth)作...
(1) 使用全卷积神经网络。(全卷积神经网络就是卷积取代了全连接层,全连接层必须固定图像大小而卷积不用,所以这个策略使得,你可以输入任意尺寸的图片,而且输出也是图片,所以这是一个端到端的网络。) (2) 左边的网络contractingpath:使用卷积和池化层(maxpooling)。 (3) 右边的网络expansivepath:使用上采样与左侧con...
1 U-Net 网络框架 U-Net 网络主要由编码器(Encoder)、解码器(Decoder)和跳跃连接(Skip Connection)共同构成。编码器的作用是逐层提取图像特征,其结构分为 4 个阶段,每个阶段包含两个 3×3 卷积和一个以 2…
4. FCN是深度学习在图像分割的开山之作,FCN优点是实现端到端分割等,缺点是分割结果细节不够好,可以看到图四,FCN8s是上面讲的pool4、pool3和特征map融合,FCN16s是pool4和特征map融合,FCN32s是只有特征map,得出结果都是细节不够好,具体可以看自行车。由于网络中只有卷积没有全连接,所以这个网络又叫全卷积网络。 #...
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...
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,解码层则对图片中...
此U-Net网络结构如下图所示。对于混凝土裂缝图像的语义分割问题，作为二分类问题，通常采用经典二分类交叉熵损失函数作为评估指标。损失函数公式描述如下：N为图像像素总数，yi为第i个像素点的真实标签值，pi为第i个像素点的预测概率值。此损失函数通过量化预测概率与实际标签的差异，指导网络学习优化。
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...
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...
【深度学习入门到精通系列】U-net网络分析 U-net 可以看到,输入是572x572的,但是输出变成了388x388,这说明经过网络以后,输出的结果和原图不是完全对应的,这在计算loss和输出结果都可以得到体现。 蓝色箭头代表3x3的卷积操作,并且stride是1,padding策略是vaild,因此,每个该操作以后,featuremap的大小会减2。