images=glob.glob(r"F:\UNIVERSITY STUDY\AI\dataset\FCN\images\*.jpg")#然后读取目标图像anno=glob.glob(r"F:\UNIVERSITY STUDY\AI\dataset\FCN\annotations\trimaps\*.png") glob库可以用于读取本地的图片并用来制作每一个batch的数据,我把数据集放在了F:\UNIVERSITY STUDY\AI\dataset\FCN\,这个文件夹下。
【图像分割】U-net——基于FCN的强大分割网络 ,使其可以用很少的数据进行训练并且更精确分割,主要有以下几方面: 1、对比FCN,U-net的一重大调整是在上采样过程中仍然有大量的feature channels,这样使得网络可以向高分辨率层传播...部分,采用镜像补全。 3、采用elastic deformation的数据增强方式。 4、针对细胞分割,提...
FCN的卷积网络部分可以采用VGG、GoogleNet、AlexNet等作为前置基础网络,在这些的预训练基础上进行迁移学习与finetuning,对反卷积的结果跟对应的正向feature map进行叠加输出(这样做的目的是得到更加准确的像素级别分割),根据上采样的倍数不一样分为FCN-8S、FCN-16S、FCN-32S,图示如下: 效果对比如下: 基于VGG-16实现tens...
医学图像分割算法融合了众多方法论,从传统的基于阈值、区域生长、分裂合并、边缘检测等原理出发,逐步发展至包含区域相似性分析的水平集、区域竞争等高级算法,再到当今前沿的机器学习和深度学习技术,诸如 U-Net、全卷积网络 (FCN)、Mask R-CNN、DeepLab 等深度学习模型的广泛应用,极大地提升了分割的精度与效率。这个...
然后我们来看基于Tensorflow的代码实现。 六.Tensorflow代码实现全卷积神经网络 首先导包并读取图片数据: importtensorflow as tfimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npimportosimportglob images=glob.glob(r"F:\UNIVERSITY STUDY\AI\dataset\FCN\images\*.jpg")#然后读取目标图像anno=glob.glob(r"F:\UNIVE...