金融界2025年1月8日消息,国家知识产权局信息显示,中国石油化工股份有限公司申请一项名为“一种基于物理约束的MultiResUNet神经网络智能速度建模方法及装置”的专利,公开号CN 119247508 A,申请日期为2024年9月。专利摘要显示,本发明提供了一种基于物理约束的MultiResUNet神经网络智能速度建模方法及装置,该方法包括:...
金融界2025年1月8日消息,国家知识产权局信息显示,中国石油化工股份有限公司申请一项名为“一种基于物理约束的MultiResUNet神经网络智能速度建模方法及装置”的专利,公开号CN 119247508 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明提供了一种基于物理约束的MultiResUNet神经网络智能速度建模方法及装置,该方法包括:构建M...
总的来说,MultiResUNet提供了一种改进的U-Net架构,适用于多模态生物医学图像分割。尽管它并非完美,但在大多数情况下,其性能显著优于经典U-Net,为医学图像分析提供了一种高效且准确的方法。未来的研究可以进一步探索模型的最佳超参数集,以开发适用于多种应用的细分方法。
金融界2025年1月8日消息,国家知识产权局信息显示,中国石油化工股份有限公司申请一项名为“一种基于物理约束的MultiResUNet神经网络智能速度建模方法及装置”的专利,公开号CN 119247508 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明提供了一种基于物理约束的MultiResUNet神经网络智能速度建模方法及装置,该方法包括:构建M...
天眼查App显示,中国石油化工股份有限公司及其江苏油田分公司发明了一种基于物理约束的MultiResUNet神经网络智能速度建模方法及装置。该方法通过构建MultiResUNet网络模型,设计不同类型地震速度模型并进行正演以获得数据集。数据集经过归一化、重采样等预处理后,按照预设比例划分为训练集和测试集。训练过程中,利用网络预测速度...
链接:MultiResUNet : Rethinking the U-Net Architecture for Multimodal Biomedical Image Segmentation 代码:github.com/nibtehaz/Mul (暂时是空的) 简介:In recent years Deep Learning has brought about a breakthrough in Medical Image Segmentation. U-Net is the most prominent deep network in this regard...
The proposed MultiResUNet3+ achieved the highest temporal and spectral percentage reduction of 94.82% and 92.84%, respectively, in EOG artifacts removal from EOG-contaminated EEG. Moreover, compared to the other four 1D-segmentation models, the proposed MultiResUNet3...
MultiResUNet Rethinking the U-Net architecture for multimodal biomedical image segmentation This repository contains the original implementation of "MultiResUNet : Rethinking the U-Net architecture for multimodal biomedical image segmentation" in Keras (Tensorflow as backend). ...
链接:[1902.04049] MultiResUNet : Rethinking the U-Net Architecture for Multimodal Biomedical Image Segmentation 方向:语言分割基本网络改进 时间:2019 期刊:arxiv 2 提出框架 图1 U-Net结构 上图为已有的U-Net框架,下图为提出的U-Net框架: 图2 改进的MutiRes U-net框架 ...
Therefore, with the fusion ofMultiResblocks andRespaths, we obtain the proposed architectureMultiResUNet. Codes The model architecture codes can be found in 2D Model 3D Model Demo A demo can be found inhere(tensorflow) License MIT license ...