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,解决了传统深度神经网络中的梯度消失问题,并实现了高...
上述的Res-Unet结构是一个2D的分割网络,因此我们首先将LiTS数据集中3D的CT扫描分成2D的切片。CT在拍摄和重建的过程中会引入一些噪声,因此我们只保留-1024到1024范围内的数据。经过这两步处理,可以得到大概1万张CT扫描切片及对应的分割标签,随机选择一组进行可视化结果如下 图4 2D切片 在训练深度神经网络的过程中,...
而ResNet就是提出一种方法让网络拥有恒等映射能力,即随着网络层数的增加,深层网络至少不会差于浅层网络。 1..3. 残差块 现在我们明白了,为了加深网络结构,使每一次能够学到更细化的特征从而提高网络精度,需要实现的一点是恒等映射。那么残差网络如何能够做到这一点呢? 恒等映射即为 $H(x) = x$,已有的神经网络...
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。
以下总结按照时间先后顺序来介绍深度卷积神经网络在图像分割领域的发展。其中本人用得最多的是基于 UNet 的框架结构,尤其在医学图像领域,UNet 的一些列衍生变形结构可以取得很不错的效果。关于 UNet 系列的代码以及其效果对比,欢迎参见本人的 Github Repo:UNet Family。
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: 图1 肝脏分割示例 ...
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...
U-Net是一个独特的全连接网络,其结构包括一个收缩路径和一个对称的扩展路径,两者之间通过跳跃连接传递信息。这种设计使得U-Net能够在不使用任何先验知识的情况下,有效地实现图像分割任务。 在PyTorch中,我们可以使用以下代码来搭建U-Net模型: class UNet(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channe...
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: ...