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:
运行下面指令获得测试结果以及GT文件: python .\test.py --name="jiu0Monkey_ResNetUnetPlus_woDS" --mode="GetPicture" 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_ResNetUnetPlus_woDS" --mode="Calculate" 运行结果: ...
一起探索荒野新大陆!
在2D方法中,我们将构建的 3D MRI 体积分解成许多 2D slice(切片)。这些切片中的每一个都被传递到分割模型中,该模型输出该切片的分割结果。 每一个切片都以这种方式通过分割模型,为每一个切片生成一个分割。然后,可以再次组合二维切片,以形成分割的三维输出体积。 缺点 当使用这种方法时,我们可能会丢失重要的3D上...
狂暴性能连超UNet++/UNet v2,计算量降低160倍!!!图像分割迎来新SOTA!强烈建议每一个医学生阅读!——机器学习/深度学习 327 4 2:13 App Stand Alone Self Attention(NeurIPS2019):即插即用的自注意力机制模块 2455 1 1:44 App ICCV2023--iRMB:即插即用的倒残差自注意力模块 822 4 2:49 App TVConv(...
Unet模型于2015年在论文《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》中被提出,最初的提出是为了解决医学图像分割问题,用于细胞层面的图像分割任务。 Unet模型是在FCN网络的基础上构建的,但由于FCN无法获取上下文信息以及位置信息,导致准确性较低,Unet模型由此引入了U型结构获取上述两种信息,并且模型...
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...
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...
nnUNet作为一种强大的深度学习框架,已经在多个领域取得了显著成效。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...
在语义分割——UNet / UNet++【论文笔记】中详细提到了在神经网络中对特征图进行放大的三种方式,包括上池化、上采样、转置卷积。 5、Dilated Convolution (空洞卷积或扩张卷积) 相比原来的正常convolution,dilated convolution多了一个hyper-parameter称之为dilation rate指的是kernel的间隔数...