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有人热衷于改善解码器,比如引入跳跃连接操作来弥补编码器下采样过程中空间细节信息的丢失从而来实现更精准的定位,关于如何跳跃又是一个问题,有直接连线的Unet。 继而有人又借助语义鸿沟(semantic gap)或者背景噪声干扰这些口去突破,利用多个卷积去消除,结合高级特征的强语义和低级特征丰富的细节信息去指导融合的也有,另外...
-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...
考虑到人工对胃癌病理图像的判别和诊断可能存在漏检的问题,为使诊断更加准确,提出一种基于ResNet和UNet的病理图像诊断系统,旨在实现对病理图像的分类,分割以及输出诊断结果.采用ResNet模型对胃癌病理图像进行有癌和无癌的分类.对UNet模型进行改进,改进后的模型在每个下采样和上采样之前加入卷积注意力模块,以增强模型对癌...
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。 2.根据权利要求1所述的一...
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;... 李佐勇,卢妍,邵振华,... 被引量: 0发表: 2020年 基于...
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...
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...
人工智能辅导、深度学习、机器学习…!!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 - echo于20241010发布在抖音,已经收获了715个喜欢,
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。