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A similar trend is followed in medical imaging, UNet, one of the most influential architectures, has been redesigned with transformers. Recently, the efficacy of convolutional models in vision is being reinvestigated by seminal works such as ConvNext, which elevates a ResNet to Swin Transformer ...
可以看我的博文憨批的语义分割2——训练自己的segnet模型（划分斑马线）T-Unet采用Barlow twin方法对U-...
我正在做一些深入学习的图像分割,当我在fp32上做的时候,我得到val acc大约97%,但是当我尝试在fp16上训练时,我被困在21%,我已经改变了学习率和epsilon,有时我得到了其他acc,但总是这样 这是我的密码 import tensorflow as tf from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto from tensorflow.compat.v1 import In...
Stable Diffusion是一个可通过文本生成图像的扩散模型,基于CLIP模型从文字中提取隐变量,并通过UNet模型生成图片;最后通过逐步扩散、逐步处理图像,优化图像质量。 AIACC-Inference(AIACC推理加速器)Torch版可通过对模型的计算图进行切割,执行层间融合,以及高性能OP实现,大幅度提升PyTorch的推理性能。您无需指定精度和输入尺寸...
可以通过使用现在流行的网络(resnet,unet等)替入你的代码,如果结果没有问题,你的结果有问题那么肯定就是你网络结构出问题了。那么可以通过逐层注释掉排查究竟哪里出了问题 网络最后一层没有使用正确的激活函数 比如多类的应该使用softmax relu后面是softmax 有一些说法是relu由于对于很大的数值直接复制,所以会对soft...
最近在做遥感影像的语义分割 使用了三种不同融合方法融合全色波段到高光谱影像中 然后通过预训练Unet模型...
The two accelerators were tested using data coming from the Semantic Segmentation Unet CNN of this tutorial: VAI-KERAS-UNET-SEMSEG, but they are general enough to be used or easily adapted with few changes also to other Deep Learning applications, such as Object Detection or Image Classification...
利用unet做图像分割，1100训练集，470验证集，没有数据增强，到后面验证集acc和loss曲线震荡，是跟样本集...
该模型要比VoxelMorph更早一点,网络结构上两者非常类似,不同的是,本文的模型的配准网络采用的是FlowNet,而VoxelMorph采用的是UNet,两者结构是类似的,都是编码器-解码器结构,都有跳跃连接。此外,该模型在配准网络前面还加入了一个ROI分割网络,以将感兴趣的组织部分和背景分离开来。