用Dense-U-net测试50张实验全息图,粒子提取率为98.95%,x,_y_和_z_方向的定位误差小于1体像素。从仿真和实验的角度来看,Dense-U-net表现出良好的粒子检测效率。 图8 通过Dense-U-net重建实验粒子场全息图 6. 结论 为了解决3D粒子场全息成像中难以检测小粒子的问题,提出了一种Dense-U-net网络。Dense-U-net...
该网络基于先前的u-net架构,其包括用于分析整个图像的收缩编码器部分和用于产生全分辨率分割的连续扩展解码器部分。u-net是一个完全二维的体系结构,本文提出的网络以三维数据作为输入,并对其进行相应的三维操作,特别是三维卷积、三维最大池化和三维上卷积层。此外,我们还避免了网络体系结构中的瓶颈[13],并使用批归一化...
论文关键点分析:3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Figure 1 三维u-net应用场景。该网络基于u-net架构，将所有2D操作替换为3D操作，包括卷积、最大池化和上卷积。避免瓶颈并使用批归一化加快收敛。利用每个图像重复结构的特性，少量训练数据即可产生优秀结果。网络在非洲爪蟾肾上测试成功，形成复杂结构，限制了模型适用性。提供定性结果以证明密集度质量，基于...
3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation 论文解读与程序复现,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Experimental results confirmed that the accuracy of Dense-UNet (92.54%) was higher than that of U-Net (88.59%), with a significantly lower loss value of 0.1681. The 90.60% Dice coefficient value of Dense-UNet outperformed U-Net by 11.07%. The F1-Score of Dense-UNet, U-Net, and Seg-...
U-Net采用跳跃连接,直接连接编码器和解码器之间的特征映射,导致把语义上不相似的特征映射相融合。 然而,在UNet++中,相同dense block的前一个卷积层的输出与较低层dense block对应的上采样输出进行融合。这使得已编码特征的语义级别更接近于等待在解码器中的特征映射的语义级别,因此,当接收到语义上相似的特征映射时,...
A 3D point p=[x,y,z]T in the camera frame can be projected into the image as a pixel u:=[u,v]T∈Ω using the camera projection function: u=π(p) . A pixel can be back-projected into the camera frame as a point: p=π−1(u,d) where d is the depth of the pixel. ...
dense层 深度学习 densenet算法,文章是CVPR2017的oral。论文中提出的DenseNet主要还是和ResNet及Inception网络做对比,思想上有借鉴,但却是全新的结构,网络结构并不复杂,却非常有效,在CIFAR指标上全面超越ResNet。DenseNet论文中本身引入太多公式,所以仅对其进行总结
这又是一篇与何凯明大神有关的作品,文章主要解决了one-stage网络识别率普遍低于two-stage网络的问题,其指出其根本原因是样本类别不均衡导致,一针见血,通过改变传统的loss(CE)变为focal loss,瞬间提升了one-stage网络的准确率。与此同时,为了测试该loss对网络改进的影响,文章还特地设计了一个网络,retina net,证明了其...