因此,DoubleU-Net可以成为医学图像分割任务的基准。 2、DoubleUnet结构 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...
Double-U-Net是一种有效的图像分割网络架构,通过引入辅助分割网络,可以提高分割任务的性能。它在处理细小结构和边界模糊的能力上具有优势,已被广泛应用于医学图像分割、自然图像分割等领域。未来,我们可以进一步研究Double-U-Net在其他任务上的应用,并探索更多的网络架构来提高图像分割的性能。 9. 参考文献 [1] Çi...
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-...
论文:Recurrent Residual Convolutional Neural Network based on U-Net (R2U-Net) for Medical Image Segmentation https://arxiv.org/abs/1802.06955 主要贡献 提出RUnet和R2Unet网络用于医学图像分割 R2Unet网络结构 R2U-Net在Unet的基础上添加 文章阅读:R2U-Net Segmentation 贡献 引入了两个新模型RU-Net和R2...
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...
图1 DoubleUNet算法网络结构Fig.1 Network architecture of DoubleUNet algorithm 2.2 本文算法的网络结构 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...