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。
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 项目在...
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 ...
它们分别获得了ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)比赛分类项目的2012年冠军(AlexNet, top-5错误率16.4%,使用额外数据可达到15.3%,8层神经网络)、2014年亚军(VGGNet,top-5错误率7.3%,19层神经网络),2014年冠军(InceptionNet,top-5错误率6.7%,22层神经网络)和2015年的冠军(ResN...
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...
ResNet 引入了跳跃连接(快捷连接)来将输入从上一层拟合到下一层,它学习残差表示函数而不是直接学习期望的底层映射。 感觉沐神课程里面的这个图用的很形象:只有当较复杂的函数类包含较小的函数类时,我们才能确保提高它们的性能。对于深度神经网络,如果我们能将新添加的层训练成恒等映射(identity function) ()=时,...
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、...
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: ...
我们可以看到sigmoid的导数最大值为0.25,那么随着网络层数的增加,小于1的小数不断相乘导致 $\frac{\partial y}{\partial a_1}$ 逐渐趋近于零,从而产生梯度消失。 那么梯度爆炸又是怎么引起的呢?同样的道理,当权重初始化为一个较大值时,虽然和激活函数的导数相乘会减小这个值,但是随着神经网络的加深,梯度呈指数...
其实，如果把神经网络各层都想象筛子，便容易理解了。首先明确的是，从样本提取特征的关键特征的关键，...