作者设计了一个简单而强大的深层网络架构,U2-Net,用于显著目标检测(SOD)。作者的U2-Net的体系结构是一个两层嵌套的U型结构。设计具有以下优点:(1)它能够捕捉更多上下文信息从不同尺度的混合接受字段大小不同的在计划的剩余U-blocks (RSU),(2)它增加了整个架构的深度没有显著增加池的计算成本,因为这些RSU块中使用...
U²-Net首先通过一个由3 × 3的卷积层和一个sigmoid函数组成的阶段En_6、De_5、De_4、De_3、De_2和De_1生成的S(6)、S(5)、S(4)、S(3)、S(2)、S(1)输出显著性概率映射。然后,它对这些输出显著性logits (sigmoid函数之前的卷积输出)进行熵采样并将其映射到输入图像大小,通过concat操作进行融合,...
U^2-Net 主要由三部分组成：6 阶段编码器；5 阶段解码器；与解码器阶段和最后编码器阶段相连接的显著图融合模块。说完网络结构，再看下损失函数，研究者使用了类似于整体嵌套边缘检测（HED）的深度监督算法：其中，M=6, 为 U^2-Net 的 Sup1, Sup2, ..., Sup6 stage。为 Sup1, Sup2, ..., Sup6 输...
git clone https://github.com/NathanUA/U-2-Net.git (2) Download the u2net_portrait.pth from GoogleDrive or Baidu Pan(提取码:chgd)model and put it into the directory: ./saved_models/u2net_portrait/, (3) run the code by command python u2net_portrait_composite.py -s 20 -a 0.5 ...
针对当前自动睡眠分期方法存在的难点问题,提出了一种结合U2-Net和CBAM融合注意力对EEG-ECG双模态信号进行自动睡眠分期的方法。首先,采用MIT-BIH公开数据集中的EEG-ECG信号进行预处理;然后,利用添加了多尺度特征提取模块的U2-Net网络并行提取...
(1)基于U2-Net网络,引入稠密连接模块,重新设计RSU-7层、RSU-6层、 RSU-5层、 RSU-4层的跳跃连接,降低编码解码子网络中特征图的语义缺失,以此抓取不同层次的特征,获得不同层次的感受野. (2)引入通道注意力机制模块,每个特征赋予不同的权重...
改写U²-Net适配语义分割任务 U²-Net首要解决的是显著性目标检测,其主要特点是,将所有的目标看作一类,背景看作一类,可以将其看做是一个只有背景与目标的2类语义分割任务。 U²-Net在网络的最后使用sigmoid函数将特征值限定在了[0,1]以便适配2类语义分割任务,因此需要改写这个位置以便适配范围更广的语义分...
不久之前有一篇叫做u^2net的论文刷爆reddit和twitter,号称是2020年最强的静态背景分割算法。但科研归科研,我们更关心的是它能用来做什么有趣的东西。既然它能做静态物体分割,那为何不能用它来打造一个属于我们的自己的remove the background呢? 说道remove the background我第一个想到的商业应用场景就是... 证件...
在ImageNet基准上取得SOTA 为了验证DiTs的最终效果，研究者将DiTs沿“模型大小”和“输入标记数量”两个轴进行了缩放。具体来说，他们尝试了四种不同模型深度和宽度的配置：DiT-S、DiT-B、DiT-L和DiT-XL，在此基础上又分别训练了3个潜块大小为8、4和2的模型，总共是12个模型。从FID测量结果可以看出，就像其他...
地址:https://github.com/yaoppeng/U-Net_v2/tree/master 1. 摘要 Unetv2的目的是增加注入到低级特征中的语义信息,同时用更精细的细节来精炼高级特征。我们的方法可以无缝集成到任何编码器-解码器网络中。在几个公共医学分割数据集上评估了皮肤损伤分割和息