这就是U-Net的不同之处。U-Net在解码器部分(网络的后半部分)采用反卷积,这种结构可以克服自编码器在特征传递过程中产生的特征丢失问题。 四、继续学习 U-Net 我们回到生物医学图像分割的案例。 生物医学图像中组织影像最常见的变化是变形(deformation)。我们可以模拟实际中的变形,通过弹性变形方法可以帮助我们扩充数...
UNeXt 是一种编码器-解码器架构,具有两个阶段: 1、卷积阶段,2、标记化 MLP 阶段。 输入图像通过编码器,前 3 个块是卷积块,接下来的 2 个是标记化 MLP 块。 解码器有 2 个标记化 MLP 块,后跟 3 个卷积块。 每个编码器块使用具有窗口 2×2 的最大池化层将特征分辨率降低 2,每个解码器块使用双线性插...
1)基于自编码器的近红外光谱数据预处理 2)基于自编码器的近红外光谱数据降维与有效特征提取 十七、ChatGPT4助力U-Net多光谱图像语义分割 1、语义分割(Semantic Segmentation)简介 2、U-Net模型的基本原理 3、语义分割、U-Net模型中的ChatGPT提示词模板讲解 4、案例演示:基于U-Net的多光谱图像语义分割 十八、ChatG...
早期的降噪方法主要基于Auto-Encoder即自编码器，通过Encoder和Decoder从噪声图像中学习无噪图像。相对于传...
我们使用 MNIST 手写数字,测试通过自动编码器和对抗性自动编码器学习重建恢复效果。 原始图像: 自动编码器重建效果 对抗性自动编码器重建效果 虽然这里看到,自动编码器和对抗性自动编码器重建出来的能力差不多,但是他们之间的差别在哪里,之后通过更多的实验告诉大家。
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因此,该文提出一种基于残差U-Net和自注意力Transformer编码器的磁场预测方法。首先建立永磁同步电机(PMSM)和非晶合金变压器(AMT)有限元模型,得到深度学习训练所需的数据集;然后将Transformer模块与U-Net模型结合,并引入短残差机制建立ResUnet-Transformer模型,通过预测图像的像素实现磁场预测;最后通过Targeted Dropout算法和...
利用有限元方法对几何结构复杂的电机和变压器进行磁场分析,存在仿真时间长且无法复用的问题.因此,该文提出一种基于残差U-Net和自注意力Transformer编码器的磁场预测方法.首先建立永磁同步电机(PMSM)和非晶合金变压器(AMT)有限元模型,得到深度学习训练所需的数据集;然后将 Transformer 模块与 U-Net 模型结合,并引入短残差...
摘要: 目的 为制定放疗计划并评估放疗效果,精确的PET(positron emission tomography)肿瘤分割在临床中至关重要.由于PET图像存在低信噪比和有限的空间分辨率等特点,为此提出一种应用预训练编码器的深度卷积U-Net自动肿瘤分割方法.方法 模型的编码器部分用ImageNet上预训练的VGG19编码器代... 查看全部>> ...