Unet 左边为GT,右边为预测 运行下面指令评价测试结果以及GT文件的指标,想了解更多指标的信息包括Dice、Hausdorff、IOU、PPV等,可以参考我这一篇(分割常用评价指标) python .\test.py --name="Jiu0Monkey_Unet_woDS" --mode="Calculate" 运行结果:
其中time_embedding 和 text_embedding 都是不变的,在每一个块里边都对模型提供当前Unet所处time信息以及全局text的指导信息(就是prompt),Resnet 中 xx_embeding 的生效方式就是直接加上去(简单粗暴),Transformer 中执行交叉注意力来使用指导信息 xx_embeding,大部分区域中 time_embeding 和 text_embeding 也都是...
在探讨3D UNet与2D UNet性能的比较时，我们不能断言3D UNet一定优于2D UNet。科学中不存在绝对结论，A优于B的判断需在特定条件下成立。以一篇论文为依据，我们可以发现3D UNet不一定优于2D UNet。接下来，我们将从数据格式、模型角度以及问题背景三个维度，讨论3D与2D数据的异同。首先，从数据格式的角...
【深度学习入门到精通系列】2D Unet&3D Unet辨析 1 2D U-net 以全连接卷积神经网络为基础设计的。 创新点:上采样,下采样,U型结构,短接通道(skip connection) Encoder:左半部分,由两个3x3的卷积层(ReLU)+2x2的max polling层(stride=2)反复组成,每经过一次下采样,通道数翻倍; Decoder:右半部分,由一个2x2的...
2D UNet and 3D UNet 既然我们已经介绍了二维和三维分割方法,让我们深入研究分割体系结构。 我们将从分割架构开始。 我们将使用2D任务来建立3D任务的分割架构。最流行的分割架构之一就是U-Net。 U-Net最早被设计用于生物医学图像分割,并在细胞跟踪任务中取得了很好的效果。
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过去Unity实现网络功能的部分叫做Unet,但是因为Unet支持的功能不够理想,Unet在Unity2019中被放弃了。可以在Unity窗口-Package Manager中找到新版的网络支持Multiplayer HLAPI。现在为了方便开发减少工作量,采取Unity一个比较流行的插件Mirror来作为网络框架。 Mirror建立HLAPI上开发而来,不需要导入HLAPI。Mirror也是Unet的衍生,很...
大致意思是nnUnet最初适用于3D数据,当处理2D数据时需要将数据做成一个伪3D的图像,形状为(X,Y)的图像需要转换为形状为(1,X,Y)的图像,结果图像必须以nifti格式保存,将第一轴(具有形状1的轴)的间距设置为大于其他轴的值。该数据集为2d数据马萨诸塞州道路分割数据集。 3. 下载数据集、修改文件路径并创建nnUnet...
本文将详细解析nnUNet在2D图像上的训练和测试过程,帮助读者更好地理解和应用nnUNet。 一、nnUNet简介 nnUNet是一种基于U-Net架构的深度学习框架,专为医学图像分割任务设计。其独特之处在于,通过自动分析数据集的关键属性,为每个任务生成独特的训练方案管道指纹,从而优化模型性能。nnUNet已在多个国际竞赛中取得最优...
A 2D Dense-UNet segmentation model was trained on the BraTS 2020 dataset. Mean Dice values achieved on the test dataset were: 0.859 (WT), 0.788 (TC) and 0.766 (ET). Median test data Dice values were: 0.902 (WT), 0.887 (TC) and 0.823 (ET). Results were comparable to previous high ...