在训练深度神经网络的过程中,我们通常需要在训练集上训练多个epoch以让网络达到一个比较高的训练准确率。但是这样做又容易使网络过拟合训练集,其表现为网络在训练集上准确率很高但是测试时准确率偏低。针对这个问题有多方面的解决方案,数据增强是其中重要的一种。这个项目中我们采用的数据增强策略包括随机水平、垂直翻转...
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,...
在训练深度神经网络的过程中,我们通常需要在训练集上训练多个epoch以让网络达到一个比较高的训练准确率。但是这样做又容易使网络过拟合训练集,其表现为网络在训练集上准确率很高但是测试时准确率偏低。针对这个问题有多方面的解决方案,数据增强是其中重要的一种。这个项目中我们采用的数据增强策略包括随机水平、垂直翻转...
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,...
在训练深度神经网络的过程中,我们通常需要在训练集上训练多个epoch以让网络达到一个比较高的训练准确率。但是这样做又容易使网络过拟合训练集,其表现为网络在训练集上准确率很高但是测试时准确率偏低。针对这个问题有多方面的解决方案,数据增强是其中重要的一种。这个项目中我们采用的数据增强策略包括随机水平、垂直翻转...
Res2Net是一种新颖的卷积神经网络模块架构[22],其结构如图1所示。它使用3×3群卷积层代替ResNet模块中的一个3×3卷积层,在物体检测、面部分析、边缘检测、语义分割、显著性物体检测和骨架检测中都能有效提升性能。在Res2Net模块中,输入经过1×1卷积后将特征图按通道平均分为s个子集。除了第一个子集外,其他每个...
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、解码器:使用U-Net结构将编码器得到的特征图进行上采样。U-Net是一种基于卷积神经网络的图像分割模型,其最主要的目标是通过上采样逐步还原原始图像尺寸,以实现像素级的精确分割。 3、跨连接:使用跳跃连接将编码器和解码器进行连接,使得...
首先,利用正演模拟方法生成三维合成地震数据集和断层标签,然后基于Tensorflow搭建、训练与测试MultiRes-Unet3D神经网络,再将训练好的网络模型迁移到实际三维地震数据的断层识别中。该神经网络断层识别方法在实际地震数据中的应用表明,断层识别结果空间连续性好,识别结果客观,断层边界更为准确,网络模型泛化性能良好,适用于具有...
上图所示为VGGNet-19,以及一个34层深的普通卷积网络,和34层深的ResNet网络的对比图。可以看到普通直连的卷积神经网络和ResNet的最大区别在于,ResNet有很多旁路的支线将输入直接连到后面的层,使得后面的层可以直接学习残差,这种结构也被称为shortcut或skip connections。传统的卷积层或全连接层在信息传递时,或多...
利用深度学 习实现的高分影像分类精度逐渐提高,研究中经常使用的网络主要有卷积神经网络CNN和 全卷积神经网络FCN两大类;本实施例使用的高空间分辨率的CCD红光(Red)、绿光(Green) 和蓝光(Blue)3个波段影像包含的光谱信息相对较少,因此有效提取和恢复空间信息很关 键;ResNet网络作为CNN的一种变体,因其独特的残差单元...