将传统的U-Net网络的编码器和解码器由专门设计的密集连接模块(Dense_Block)代替,我们将其称为Dense-U-net。面向角光谱层的算法用于生成模拟的3D粒子场全息图。这些全息图用作Dense-U-net网络的输入数据。提出了一种新的粒子表征方法,以生成与全息图相对应的二维编码图像,作为Dense-U-net网络训练的真值。将该Dense-
1.dense U-net 2.pooling strategy: shuffle pooling a mix loss function: MSE ,SSIM,MGE(Mean Gradient Error) 介绍: SRCNN,FSRCNN, ESPCN, VDSR, SRGAN, EDSR, DRCN, DBPN, UnetSR, 用于超分辨率的U-net(UnetSR)[13]修改了基本的U-net体系结构以适应SISR领域,并提出了混合梯度损失函数以增强重建图像的...
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...
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。
基于Dense-U-net的3D粒子场全息重建 技术标签:全息成像粒子场全息成像深度学习神经网络网络算法 这篇文章是我自己写的一篇文章,如有需要,欢迎引用[1]。 代码可从github上获取:https://github.com/THUHoloLab/Dense-U-net 。 相关工作介绍可以观看展示PPT:http://www.holoddd.com/col.jsp?id=141(Dense ...
该网络基于Ronneberger等人的u-net结构，替换为3D操作。实现动态弹性变形以有效扩充数据。端到端训练无需预先训练的网络。测试复杂、高度可变的三维结构非洲爪蟾肾脏，取得良好结果。1、介绍 3D数据在生物医学数据分析中丰富，但标注困难且低效。完整注释三维图像不是创建大型训练数据集的有效方法。本文提出一...
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...
继而使用一个轻量化的U-Net来预测预测涂抹区域,并使用二元交叉熵损失来计算损失:L s o u r c e m a s k = ∑ i ∈ { l , r } B C E ( M i t , M ~ i t ) . \mathcal{L}_{source}^{mask}=\sum_{i\in\{l,r\}}BCE(M_{i}^{t},\tilde{M}_{i}^{t}).Lsourcemask...
@LastEditors : Aoru Xue @LastEditTime : 2018-12-26 08:16:09 ''' import torch import torch.nn as nn class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self,gamma = 0.5): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma def forward(self,x,y):# (b,len) (b,1) ...