本文提出了一种基于深度学习的三维粒子场全息成像方法。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
将所提出的Dense-U-net与四种网络进行对比,四种网络分别是包含一个非线性转化函数的传统U-Net网络,称之为BN-U-net-1;包含CNN_Block的U-Net网络,称之为BN-U-net-3;包含一个非线性函数,且在每个编码器和解码器的输入与输出之间加入一个跳跃连接结构,称之为Res-U-net-1;包含Res_Block的U-Net网络,称之为R...
Dense-U-net网络结构图示旨在直观展示其解码器和编码器由Dense_Block构成的特点，这种设计能够有效捕捉全息图的局部和全局特征，提高网络在三维粒子场重建任务上的性能。网络结构的创新之处在于密集连接模块的引入，这有助于提升模型的训练速度并降低梯度消失的风险。实验结果分析部分对比了Dense-U-net与传统U...
首先和resnet一样,首先是7x7卷积接3x3,stride=2的最大池化,然后就是不断地dense block + tansition.得到feature map以后用全局平均池化得到n个feature.然后给全连接层做分类使用. 可以用 X=torch.randn(1,3,224,224).cuda() block_config = [6,12,24,16] net = DenseNet(3,10,block_config) net = ...
关键词：冠状动脉血管；图像分割；U-Dense~ne t;密集残差块；注意力机制；深度神经网络；DSA 中图分类号：TS391.4 文献标志码：A 文章编号：1673-3851 (2021) O5-O39(M0 Coronary artery segmentation of DSA images based on U-Dense-net network WANG Zhuoyi?jg], TONG Jiju n1 •,JIA N G Lurong]...
DPN就是在ResNeXt和DenseNet的基础上,融合这两个网络的核心思想而成,论文原文见附录。 贡献 DPN的Dual Path(双路)结构结合了ResNeXt(残差分组卷积)和DenseNet(稠密连接)两种思想。即可以利用残差网络的跳跃连接对特征进行复用,又可以利用密集连接路径持续探索新特征。
首次提出密集红外弱小目标检测任务,介绍相应 DenseSIRST 数据集与 BAFE-Net 网络论文链接:https://arxiv.org/abs/2407.20078代码地址:https://github.com/GrokCV/BAFE-Net数据集地址:https://github.com/GrokCV/DenseSIRST, 视频播放量 312、弹幕量 0、点赞数 12、投硬
LeNet是一种经典的卷积神经网络,由Yann LeCun等人在1998年提出。它是深度学习中第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络,并且被认为是现代卷积神经网络的基础。 LeNet模型包含了多个卷积层和池化层,以及最后的全连接层用于分类。其中,每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数,用于提取输入图像的特征...
本文提出了一种基于3D Dense U-net神经网络分割算法,该算法用于从肺部CT图像中准确地检测和分割肺肿瘤。实验结果...展开更多 Lung cancer has become a major threat to human health.The precise segmentation of lung tumors is the basis of clinical diagnosis and treatment analysis,as well as an important ...
DenseNet | DenseNet的基本思路与ResNet一致,但相比ResNet,DenseNet提出了一个更激进的密集连接机制:即互相连接所有的层,具体来说就是每个层都会接受其前面所有层作为其额外的输入(如下图的DenseBlock)。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!作者...