DoubleU-Net首先由VGG-19做为子网络的编码器,后面紧接着编码器子网络。网络1结构与原始Unet的不同之处在于VGG-19,ASPP和编码模块。在网络1中的编码器,解码器和网络2中的解码器中使用了squeeze-and-excite模块。网络2的输入是网络1的输出与输入图像元素相乘。网络2结构与Unet的不同之处在于使用了ASPP和squeeze-...
DoubleU-Net首先由VGG-19做为子网络的编码器,后面紧接着编码器子网络。网络1结构与原始Unet的不同之处在于VGG-19,ASPP和编码模块。在网络1中的编码器,解码器和网络2中的解码器中使用了squeeze-and-excite模块。网络2的输入是网络1的输出与输入图像元素相乘。网络2结构与Unet的不同之处在于使用了ASPP和squeeze-...
为提高结直肠息肉的分割准确率,本文提出了一种改进的DoubleUNet网络分割算法。该算法首先对息肉图像进行去反光处理,并通过数据扩增方法将训练数据集进行扩大;接着,在DoubleUNet网络的解码器部分引入注意力机制,并将网络中的空洞空间卷积池化金字塔(ASPP)模块替换为密集连接空洞空间卷积池化金字塔(DenseASPP)模块,以提高...
论文阅读之R2U-Net:Recurrent Residual Convolutional Neural Network based on U-Net (R2U-Net) for Medical Image Segmentation R2U-Net Abstract 深度学习近年来在图像识别、分割及物体检测等领域取得了优异的成果。UNet就是其中一种广受好评的框架。本文则提出了基于UNet架构的循... ...
本文提出了一种改进的DoubleUNet网络的结直肠息肉分割算法,该算法的网络结构如图2所示,算法在网络结构中引入DenseASPP模块,以密集连接的方式连接一组不同扩张率的空洞卷积,从而获得了更大范围的感受野,上述工作在没有显著增加模型大小的情况下提高了网络提取特征的能力。在子网1和子网2的解码阶段引入注意力机制,并且结合...