与vnet模型进行对比实验,结果表明该模型方法在肝脏分割数据集上的评估结果总体优越,Dice系数为94.93%,比vnet模型提高了3.49%,大大减少了模型的参数量;同时该方法在MSD脾脏分割数据集和新冠肺炎数据集上也表现出良好的鲁棒性并取得了优越的分割结果。 关键词: vnet 图像分割 1、引言 肝癌是世界上常见的癌症之一。准确...
系。Milletari等人提出VNet,VNet模型相当于UNet的一个变型,论文主要是 针对医学图像提出的,与3DUNet相同,输入的数据集是三维图像,最后输出单 6 第1章绪论 通道的三维分割结果。VNet的网络框架不变仍属于U型网络,它与UNet的不 同在于:首先使用卷积层代替池化层;其次,增加了ResNet的短路连接方式, [29] 即增加了Res...
网络开发过程中,看了一些其他开发者的实现,大家针对网络结构都有相应的一些微调。例如引入残差结构,添加BatchNorm或InstanceNorm,采用DiceLoss,以及WeightDiceLoss等,网络结构上也可以借鉴一下其他的网络,如VNet,UNet++等,取其精华。3DUNet网络在医学分割任务中有着较为广泛的使用,如脑部CT分割(如下图),动脉瘤分割,肝...
一般来讲，3D卷积的参数量更大，所以我们常用的3D-UNet都不是像2D-UNet那样降采样16倍，而是降采样8...
* 摘要: 我们提出了 3DVNet,这是一种新颖的多视图立体 (MVS) 深度预测方法,它结合了先前基于深度和体积 MVS 方法的优点。我们的关键思想是使用 3D 场景建模网络,该网络迭代更新一组粗深度预测,从而产生与基础场景几何形状一致的高度准确的预测。与现有的深度预测技术不同,我们的方法使用体积 3D 卷积神经网络 (...
结合 V-Net 论文并与 nnUNet 比较,我们可以认为 V-Net 的重心仍然放在网络结构的改进上。这些改进可能使得网络的效果略优于 U-Net,但仍然比不上两阶段训练的 nnUNet。 3. Pipline 具体的训练过程请参考我们的 VNet 训练项目:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6588983 ,这里我们仅展示主要的...
3、VNet3D+++网络 论文中Unet+++网络结构如下第三个图所示。 我在VNet3D的基础上复现了VNet3D+++,结构类似Unet+++,但是其中解码网络和编码网络的特征图通道数设置的不一样,复现的时候保持了解码网络和编码网络的特征图通道数个数一一对应,与论文中的比编码网络的特征通道数都是320是不一样的。
VNet3D网络模型如下所示,论文中也提到Non-local模块是可以在现有的网络中即插即用的,但是Non-local模块中涉及到矩阵乘法计算,如果在VNet3D的浅层处添加Non-local模块,计算量非常大,硬件无法运行,论文中也建议将Non-local模块添加在深层处,例如可以在VNet3D网络中解码网络中的128通道和256通道所在层数添加Non-local模...
3、VNet3D+++网络 论文中Unet+++网络结构如下第三个图所示。 我在VNet3D的基础上复现了VNet3D+++,结构类似Unet+++,但是其中解码网络和编码网络的特征图通道数设置的不一样,复现的时候保持了解码网络和编码网络的特征图通道数个数一一对应,与论文中的比编码网络的特征通道数都是320是不一样的。
Tensorflow入门教程(三十一)——AttentionGatedVNet3D 之前一直在分享医学影像分割挑战赛的心德,模型基本上都是VNet模型,那么今天我将分享VNet改进模型即AttentionGatedVNet,并用tensorflow来实现该网络模型。 1、VNet模型 大家看过我之前的文章,肯定对VNet模型已经非常熟悉了,该结构出自2016年发表的一篇论文《V-Net:Fully ...