论文地址:3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation 代码复现:github.com/Jy-stdio/3D- 预备知识:3D卷积 在一些计算机视觉应用领域,例如医学影像中的磁共振图像、CT等,其图像不是2D的,而是3D的(体积图)。在pytorch中2D图像用shape为[C,H,W]的tensor储存,而是3D图像用shape为[L,...
3D U-Net同样采用了数据增强(data augmentation)地手段,主要由rotation、scaling和将图像设置为gray,于此同时在训练数据上和真实标注的数据上运用平滑的密集变形场(smooth dense deformation field),主要是通过从一个正态分布的随机向量样本中选取标准偏差为4的网格,在每个方向上具有32个体素的间距,然后应用B样条插值(B...
一、《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》 二、《UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation》 图1:(a)UNet ++由编码器和解码器组成,它们通过一系列嵌套的密集卷积块连接。 UNet ++背后的主要思想是在融合...猜...
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3dresnet 分类复现 1. 模型简介 C3D模型广泛用于3D视觉任务。C3D网络的构造类似于常见的2D卷积网,主要区别在于C3D使用像卷积3D这样的3D操作,而2D卷积网则是通常的2D架构。要了解有关C3D网络的更多信息,您可以阅读原始论文学习3D卷积网络的时空特征。 3D卷积图示:...
super(ResNet, self).__init__() if norm_layer is None: norm_layer = nn.BatchNorm2d self._norm_layer = norm_layer self.inplanes = 64 #对应第一层conv1 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.inplanes, kernel_size=7, stride = 2, padding = 3, bias=False)#7*7卷积 ...
已有点云分割器大多采用经典的 U-Net 结构,由一个编码器不断降采样点云并提取特征,再由一个解码器上采样点云并实现特征融合,最终预测点云的语义分割掩码。 这是由于这一任务设定上相对简单,因此几乎所有提出新的点云特征提取机制的文章都会包含分割实验来证明其方法的有效性。在笔者看来,室内点云分割任务最重要的...
1. V-Net的网络结构 V-Net的网络结构如图1所示,它左侧的部分被叫做压缩(compression)路径,右侧的部分叫做解压缩(decompression)路径,两部分卷积都使用的是有效卷积,卷积直接使用了残差结构。压缩路径和解压缩路径通过拼接的方式进行了融合。这里我们一边解析V-Net的结构,一边使用pytorch对其进行复现。
在这项工作中,我们选择在ScanNet[54] 上表现最好的SparseConvNet[13] ,作为我们的 3D 网络。 图2:我们用于域适应的跨模态无监督学习架构。有两个独立的网络流:一个 2D 流(红色),它以图像作为输入,并使用 U-Net 风格的 2DConvNet[12];以及一个 3D 流(蓝色),它以点云为输入,并使用 U-Net 风格的 3D...
我们在image matching 的匹配的时候,会用到ransac(同样是稳健估计算法) 剔除outlier,但是当你的同名点是在多帧上且只有一个的时候(比如多帧红绿灯的位置测量),ransac 就不能再使用,这个时候使用IGG 算法可以有效的规避误点带来影响,论文参考-多像空间前方交会的抗差总体最小二乘估计,本人将论文的算法进行了复现,...