ResUnet结构 虽然了解了ResNet的参差网络结构,但具体怎么用到网络模型上可能还是不太懂,可以通过ResUnet来了解。 第一张图是Unet的网络结构,第二张图是ResUnet网络结构图。 可以看到Unet的每个部分都加入了一个参差结构。
1、对于梯度消失问题(对于一个神经网络结构,由于反向传播时梯度不断地被链式法则的多个小梯度乘积缩小,最终在靠近输入层的地方梯度变得接近于零,导致参数无法有效更新),残差连接在反向传播时引入了一个恒等映射(identity mapping),使得梯度可以沿着跳跃路径直接传递给前层。这避免了梯度完全依赖深层网络中的权重进行传播。
Unet系列等;2、基于Transformer的 CV Backbone:1.Vit系列等;3、在多模态中常用的backbone如:SAM/Clip等 FROM:big-yellow-j.top/posts/ 一、基于卷积神经网络的CV Backbone: 1. Resnet系列 主要有何凯明大佬提出,主要有resnet18,resnet34,resnet50,resnet101,resnet152,这几种区别主要就在于卷积层数上存在差异...
基于飞桨PaddlePaddle框架,我使用Res-Unet网络结构在LiTS 数据集[2]上训练了一个分割网络,最终在肝脏和肝肿瘤上分别达到了 0.92 和 0.77 的分割准确率。LiTS数据集是目前最大的开源肝脏分割数据集,其中包含130名患者的CT扫描和医生对患者肝脏及肿瘤的分割标注,下图是数据集中的一个示例: ...
基于飞桨PaddlePaddle框架,我使用Res-Unet网络结构在 LiTS 数据集[2]上训练了一个分割网络,最终在肝脏和肝肿瘤上分别达到了 0.92 和 0.77 的分割准确率。LiTS数据集是目前最大的开源肝脏分割数据集,其中包含130名患者的CT扫描和医生对患者肝脏及肿瘤的分割标注,下图是数据集中的一个示例: ...
UNET模型是由卷积神经网络演变过来,一般的卷积神经网络将其任务集中在图像分类上,其中输入多是图像输出是标签,而在医学和其他学科中,需要输出是图像,输出也是图像。 UNET模型主要解决的就是这类问题,它能够定位和区分边界,并且输出的大小和输出的大小相同。
基于飞桨PaddlePaddle框架,我使用Res-Unet网络结构在 LiTS 数据集[2]上训练了一个分割网络,最终在肝脏和肝肿瘤上分别达到了 0.92 和 0.77 的分割准确率。LiTS数据集是目前最大的开源肝脏分割数据集,其中包含130名患者的CT扫描和医生对患者肝脏及肿瘤的分割标注,下图是数据集中的一个示例: ...
因此,本文提出了一种基于类Unet结构的RGB-高光谱图像重建网络(Res2-Unet)。整个网络以Unet架构为基础,引入Res2Net[22]模块构建其骨干网络,利用Res2Net的残差连接、多尺度融合等特性可更加细粒度地提取图像的局部和全局特征,同时加入通道注意力机制[23-24]能自适应调节通道特征响应,编解码间的跳跃连接可充分融合不...
一、深度残差网络(Deep Residual Networks)简介 深度残差网络(Deep Residual Networks,简称ResNet)自从2015年首次提出以来,就在深度学习领域产生了深远影响。通过一种创新的“残差学习”机制,ResNet成功地训练了比以往模型更深的神经网络,从而显著提高了多个任务的性能。深度残差网络通过引入残差学习和特殊的网络结构,解决...
ResNet-Unet结构是一种基于ResNet和Unet的深度学习神经网络结构,它的主要思想是将ResNets的残差块与U-Net的编码解码结构组合在一起,以实现更精确的图像分割。 以下是该结构的简略介绍: 1、编码器:使用ResNet提取输入图像的高级特征。ResNet是一种深度残差网络,其层数可以超过100,可用于提取图像中复杂的特征。 2、...