U-Net网络的这个结构，也被称为编码器-解码器结构，其中编码器逐渐将信息压缩为低维表示形式，然后解码器将此信息解码回原始图像尺寸。除此之外，U-Net 架构的显著特征之一是跳跃连接。网络首先对图片进行卷积和池化，在U-Net论文中是池化4次，经过一些列的卷积和池化之后就会得到一系列的不同尺寸的特征。然后我们...
U-Net++ 相比较与 U-Net 在医学图像上可以得到更好地分割结果,并且在编码器的特征图与相应解码器特征图混合之前,编码器的特征图信息在不断丰富,而 U-Ne t编码器的特征图直接与解码器特征图进行混合。 3D U-Net 3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation 会议:MICCAI 2016 作者...
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,解码层则对图片中的...
本文以深度学习中的卷积神经网络为基础,研究如何利用U-Net模型在人像照片较有限的情况下达到人像分离合格的准确率。最终实现模型的IOU在92.1%左右,Dice系数在95.7%左右。对比早期的分割方法,卷积神经网络U-Net模型通过类似编码器—解码器的“U”型结构实现更简便、稳定地提取数据的特征,且能更加有效的提高分割的准确度...
针对现有计数方法中准确率不高和效率低的问题，本文提出了基于U-Net++神经网络模型的细胞计数方法。首先对图片进行增强与锐化处理，进而分割图片和提取其高维特征，构建基于U-Net++神经网络模型进行训练与分类，最终实现细胞计数。实验结果表明，本文提出的计数方法准确率可达到97.4%，改进后的U-Net++神经网络模型提供了...
1.一种基于U-net神经网络模型的路面裂缝自动识别方法,其特征在于:包括以下步骤: 步骤S1:采集路面二维激光图像数据即二维激光原始图像; 步骤S2:对所述路面二维激光图像经过人工筛选后有存在裂缝的图像进行标定和增强,用以构建模型训练库; 步骤S3:调整Unet模型及参数并对所述调整后的Unet模型进行训练; 步骤S4:提供待检...
基于U-Net++神经网络模型的细胞计数方法研究 细胞计数是医学图像研究中一个重要的科学问题,精准的细胞计数能够检测潜在疾病与相关病变.针对现有计数方法中准确率不高和效率低的问题,本文提出了基于U-Net++神经网... 刘钊,代琦 - 《软件工程与应用》 被引量: 0发表: 2023年 基于U-net++卷积神经网络的初至波拾取...
针对目前多数PM2.5预测模型泛化能力较差的问题,提出基于U-net神经网络模型的PM2.5逐小时浓度值预测模型。该模型通过引入历史风场数据,将离散的监测站点PM2.5浓度值插值为PM2.5网格图;然后将U-net神经网络作为预测模型,基于实验区域的10小时内的PM2.5网格图,预测下一时刻的PM2.5网格图。该模型可以...
本发明公开了一种基于改进U‑net卷积神经网络模型的癌细胞检测方法。该方法为:获取癌细胞的医学图像,对于医学图像进行处理,对医学图像中的癌细胞进行标注,构成带有标注的数据集,并将数据集分为训练集、验证集、测试集三个部分;构建U‑net卷积神经网络模型,确定U‑net卷积神经网络模型的参数,在U‑net卷积神经网...
残差网络(ResNet) 深层前馈神经网络有一个问题,随着网络层数的增加,网络会发生了退化(degradation)现象:随着网络层数的增多,训练集loss逐渐下降,然后趋于饱和,当再增加网络深度的话,训练集loss反而会增大。为了解决这个问题,残差网络使用跳跃连接实现信号跨层传播。