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1)使用ResNet-50提取原始图像的深度特征; 2)使用ZCA来标准化深度特征,并生成初始权重,然后使用softmax操作结合初始化权重得到最终的权重; 3)使用加权平均的策略对原始图像进行融合。 算法结构图 二.算法详解 2.1 特征提取 上图中,原始图片包含图片1和图片2,使用已经在ImageNet上训练过的ResNet50网络(50层,包含5...
-Unet 网络模型对图像进行像素级分割，完成裂缝特征提取；最后，采用边缘线最短距离法进行宽度计算，并在实验室条件下设计了一套裂缝检测系统用以验证该方法.试验结果表明：在固定拍摄角度和距离的前提下，融合改进的ResNet -14和RS -Unet 网络模型对噪声影响下细小混凝土裂缝的识别效果体现出了良好的抗干扰性和准确...
1.一种基于UNet++和ResNet的血液白细胞图像分割方法,其特征在于,包括: 特征编码阶段:采用带有卷积块和残差块的上下文感知特征编码器来提取多尺度特征图,即图像浅层特征; 特征解码阶段:采用带卷积和反卷积的特征解码器来调整多尺度特征图的大小,即图像深层特征,以实现端到端的白细胞分割。
本发明涉及一种基于UNet++和ResNet的血液白细胞图像分割方法.该方法首先利用带卷积块和残差块的编码器提取多尺度图像浅层特征;然后利用带卷积和反卷积的解码器来提取图像的深层特征,使用混合的跳跃连接来融合浅层特征和深层特征,以减少它们之间的语义鸿沟;最后,设计了基于交叉熵和Tversky指数的损失函数,通过计算每层的...
摘要 本发明涉及一种基于UNet++和ResNet的血液白细胞图像分割方法。该方法首先利用带卷积块和残差块的编码器提取多尺度图像浅层特征;然后利用带卷积和反卷积的解码器来提取图像的深层特征,使用混合的跳跃连接来融合浅层特征和深层特征,以减少它们之间的语义鸿沟;最后,设计了基于交叉熵和Tversky指数的损失函数,通过计算每...
本发明涉及一种基于UNet++和ResNet的血液白细胞图像分割方法。该方法首先利用带卷积块和残差块的编码器提取多尺度图像浅层特征；然后利用带卷积和反卷积的解码器来提取图像的深层特征，使用混合的跳跃连接来融合浅层特征和深层特征，以减少它们之间的语义鸿沟；最后，设计了基于交叉熵和Tversky指数的损失函数，通过计算每...
985博士,可接人工智能辅导、深度学习、机器学习、python项目代码编写、跑通代码和指导答疑～擅长各种图像分类模型(vgg、resnet、mobilenet、efficient等)、人脸检测、烟雾检测、人脸识别、人脸关键点检测、表情识别、车牌识别、各种目标检测算法(yolo系列、rcnn系列等)、图像分割(unet等)、医学影像图像处理、dicom数据处理...
Stable diffusion 原理9 | 上次简单得梳理了一下stable diffusion的unet下采样模块中的部件,其中包含resnetblock,spatial transformer 以及 downsample 模块。 中间模块则比较简单,主要做一个下采样模块和上采样模块的衔接,中间模块两边都使用resnetblock与下采样和上采样模块直接连接,中间为一个spatial transformer模块。
本发明涉及一种基于UNet++和ResNet的血液白细胞图像分割方法。该方法首先利用带卷积块和残差块的编码器提取多尺度图像浅层特征;然后利用带卷积和反卷积的解码器来提取图像的深层特征,使用混合的跳跃连接来融合浅层特征和深层特征,以减少它们之间的语义鸿沟;最后,设计了基于交叉熵和Tversky指数的损失函数,通过计算每层的...