此外,预训练网络可以大幅减少训练时间,同时有助于防止过拟合。考虑到存在更多先进的预训练编码器比如 VGG16 [11] 或任何预训练的 ResNet 网络,我们的方法还可进一步提升。有了这些改进的编码器,解码器可以像我们使用的一样简单。 论文:TernausNet: U-Net with VGG11 Encoder Pre-Trained on ImageNet for Image...
从头开始训练深度网络,无需使用图像分类任务中的Backbone。 2. U²-Net的设计思想 U2-Net是一种为SOD设计的两级嵌套的U型结构网络; 在底层设计了一种新的ReSidual U-blocks (RSU),它能够在不降低特征图分辨率的情况下提取多尺度特征; 在顶层设计了一种类似U-Net的结构,其中每一级都由RSU块填充。 从这个结构...
利用U-Net语义分割进行自己训练集的训练和预测 引言 利用U-Net语义分割网络进行三类图像分割(含背景),总体步骤分为以下三步: (1)制作自己的数据集(杯子数据集) 通过labelme进行图像打标(注意:最好利用低版本,高版本有Bug)。样图如下: 我是用来分割出保温杯和茶杯,值得一提的是背景在进行训练时也算作一类。 (...
摘要: 目的 为制定放疗计划并评估放疗效果,精确的PET(positron emission tomography)肿瘤分割在临床中至关重要.由于PET图像存在低信噪比和有限的空间分辨率等特点,为此提出一种应用预训练编码器的深度卷积U-Net自动肿瘤分割方法.方法 模型的编码器部分用ImageNet上预训练的VGG19编码器代... 查看全部>> ...
该文件是U-2-Net模型用于人脸肖像画生成的预训练模型文件:u2net_portrait.pth。作者最新的应用,生成的人脸肖像画效果非常好,毛发处很细腻。感兴趣的小伙伴可以试一试!
该文件是U-2-Net模型用于人脸肖像画生成的预训练模型文件:u2net_portrait.pth。 作者最新的应用,生成的人脸肖像画效果非常好,毛发处很细腻。感兴趣的小伙伴可以试一试! U2Net 预训练模型 人脸肖像 Pytorch2020-11-25 上传大小:168.00MB 所需:45积分/C币 ...
此模型基于 ImageNet 数据集进行预训练,ImageNet 数据集是一个包含 140 万个图像和 1000 个类的大型数据集。首先,需要选择将 MobileNet V2 的哪一层用于特征提取。最后的分类层(在“顶部”,因为大多数机器学习模型的图表是从下到上的)不是很有用。分类识别更依赖于展平操作之前的最后一层,此层被称为“瓶颈...
但是no new U-Net并不证明其他对U-Net的改进工作没有意义。如今的“nnU-Net”也借鉴了很多技巧,比如residual connection,deep supervision等等。我们在这个基础上更进一步,提供了预训练的nnU-Net,刷新了在肝脏肿瘤分割工作中的目前最佳水平。是Models Genesis和nnU-Net的一次很好的结合-代码和预训练模型已经公开:链接...
CHGNet 根据材料项目轨迹数据集(Materials Project Trajectory Dataset,MPtrj))的能量、力、应力和磁矩进行了预训练,该数据集包含 10 多年对超过 150 万个无机结构的密度泛函理论计算。明确包含磁矩使 CHGNet 能够学习并准确表示电子的轨道占据,从而增强其描述原子和电子自由度的能力。
1、采用Transformer架构的扩散模型:不同于Runway Gen1、Stable VideoDiffusion等扩散模型主要采用经典的U-Net架构,Sora用Transformer架构替换U-Net架构,大幅提升模型扩展性; 2、训练视频数据保持原始大小:不同于其他视频生成模型通常预先将视频调整裁剪或修剪为标准大小,例如裁剪为分辨率为256×256的4s视频,Sora在原始大小的...