”半监督学习目标定位竞赛“的数据集,从零开始搭建深度学习项目,复现三种经典的图像分割模型,UNet精度0.4左右,PSPNet精度0.6左右,Deeplab0.75左右。 - 飞桨AI Studio
”半监督学习目标定位竞赛“的数据集,从零开始搭建深度学习项目,复现三种经典的图像分割模型,UNet精度0.4左右,PSPNet精度0.6左右,Deeplab0.75左右。 - 飞桨AI Studio
一、Unet(2015) Unet 网络具有五层,网络中含有卷积层、池化层、反卷积层以及 ReLU 激活函数。编码时由4个block组成,每个block使用了两次3*3卷积和ReLU(激活函数之一)和1个Max Pooling(最大值池化)进行下采样,降低维度,减少计算量,通道数乘2。解码器阶段的跳跃连接不再使用相加,而是进行特征图拼接,然后再使用卷积...
U-Net是现在医疗影像分割最火的一个工具,因其结构简单,精度高,普适性较强等优点深受学术爱好者喜欢。 Unet 动机: 由于医学影像往往非常大,送入深度网络训练之前需要现将图像切片,形成很多的重叠部分,造成很多的冗余操作;而且因为数据量大的问题,导致硬件设备不足以支撑该网络训练,就必须在牺牲定位精确度的前提下,...
UNet是一种经典的用于生物医学图像分割的卷积神经网络结构,因其U形的网络设计而得名,具有编码-解码结构,能够在有限的数据集上实现高精度的图像分割任务。 编码器-解码器架构,四次下采样(maxpooling),四次上采样(转置卷积),形成了U型结构。 网络首先对输入图片进行了4组卷积和下采样操作来获取图像的高阶特征,之后...
1. UNet 结构特点:UNet是一种经典的编码-解码结构,由一个下采样路径(编码器)和一个上采样路径(解码器)组成。它通过跳跃连接将低级特征与高级特征结合,从而在保留空间信息的同时提取深层特征。 优点:特别适合处理医学影像和遥感图像,能够较好地保持边界细节。 应用场景:广泛应用于医学影像分割、遥感图像分割等需要精确...
全卷积网络FCN:上采样提高分割精度,不同特征向量相加。[3] UNET:拼接特征向量;编码-解码结构;采用弹性形变的方式,进行数据增广;用边界加权的损失函数分离接触的细胞。[4] SegNet:记录池化的位置,反池化时恢复。[3] PSPNet:多尺度池化特征向量,上采样后拼接[3] ...
多个分割网络的pytorch实现,如:Deeplabv3, Deeplabv3_plus, PSPNet, UNet, UNet_AutoEncoder, UNet_nested, R2AttUNet, AttentionUNet, RecurrentUNet, SEGNet, CENet, DsenseASPP, RefineNet, RDFNet。 链接: https://github.com/Minerva-J/Pytorch-Segmentation-multi-models...
全卷积⽹络FCN：上采样提⾼分割精度，不同特征向量相加。[3]UNET：拼接特征向量；编码-解码结构；采⽤弹性形变的⽅式，进⾏数据增⼴；⽤边界加权的损失函数分离接触的细胞。[4]SegNet：记录池化的位置，反池化时恢复。[3]PSPNet：多尺度池化特征向量，上采样后拼接[3]Deeplab：池化跨度为1，然后接带孔...
文章目录图像分割简介分割类型FCNUNet &PSPNetDeepLabGraph-based实例分割课程地址: https://aistudio.baidu.com... (Receptive Field) 改善了FCN没有考虑上下文的缺点DeepLabGraph-based待稍后补充实例分割待稍后补充 Paddle图像分割7日打卡营学习总结 PaddlePaddle图像分割7日打卡营学习总结 1.FCN1.1什么是FCN? 1.2FCN网...