U-Net模型结构 图1:U-Net模型结构图 Encoder模块 Encoder模块也称为收缩路径,可以理解为特征提取网络。对于分割问题来说,我们首先需要理解图像的语义信息,Encoder模块的核心就是逐层地抽象去理解图像的语义信息。如图1所示,在Encoder模块中我们使用卷积层不断提取图像特征,用最大池化层不断缩小图片的尺寸,实质就是用...
U-net架构 特点: U-net架构是为了解决在低分辨率(例如32x32像素)下的图像分割问题而设计的。 多通道特征图: 每个蓝色框对应一个多通道特征图,通道数标注在框的顶部,x-y尺寸标注在框的左下角。 U-net架构示意图 局部化与上下文 局部化能力: 该网络可以进行局部化。 训练数据:以patch为单位的训练数据比训练图...
U-Net对不同体系结构以及其他计算机视觉深度学习模型也具有极大的启发意义。 例如,ResNet的ResNet(RoR)概念就是一个例子。该结构可定义为U-Net体系结构的后半部分,适用于经典残差网络中的跳跃连接(skip connections)。 原始ResNet(左)-RoR方法(右) 从经典的ResNet模型架构可以看出,每个蓝色块都有一个跳过连接。在...
从上图的Encoder-Decoder结构中可以看到,U-Net是一个全卷积神经网络,网络最后一层使用了浅蓝色箭头,表示1*1卷积,其完全取代了全连接层,使得模型的输入尺寸不再受限制,极大增强了U-Net在各种应用场景的兼容性。 上图中的蓝色和白色框表示feature map,深蓝色箭头表示 3x3 卷积,padding=0 ,stride=1其用于特征提取。
图6是DeepMask的网络结构概况。与大部分分割网络相同,DeepMask同样应用了VGG模型作为特征提取的主要模块,在训练中也用了ImageNet下训练得到的VGG参数初始化这一部分模型。随后,DeepMask用两条分支来分别实现分割任务和前景目标识别任务。 分割部分要实现的是对图像块内场景的类别的识别,由一个1x1卷积层后接分类层实现。
U-Net模型结构 U-Net,如上图所示,它的命名源自它的结构——网络结构可视化的结果正如一个字母“U”。U-Net 由收缩路径(左侧)和扩展路径(右侧)两部分组成!它的特殊之处在于结构后半部分的扩展路径。此外,该网络没有使用全连接层,只采用了卷积层,每个标准的卷积层后面都紧跟着一个Relu激活函数层。 下面是conv ...
U-Net模型结构 U-Net的命名源自它的结构:如上图所示,它的网络结构可视化的结果很像一个字母U。输入的是原始图像,通过网络结构后得到的是分割后的图像。最特殊的部分是结构的后半部分,该网络结构没有全连接层,只采用了卷积层,每个标准的卷积层后面都紧跟着一个...
所以,总的来说U-Net在医学图像上效果优越,是由U-Net网络结构和医学图像本身特征所决定的。U-Net的带有跳跃连接的编解码结构能够融合不同层级的特征,医学图像本身的固定化结构和小样本性,共同使得U-Net成为医学图像分割领域的最佳模型。下次碰到面试官问你这个问题,可...
如下所示为以128*128像素图像为输入的U-Net神经网络的典型结构,基本操作包括: 卷积 下采样 剪裁(本网络不涉及) 合并 上采样 由于模型结构类似“U”形结构,故得其名。 U-Net网络结构示意图 A 下采样过程是一个不断提炼信息的过程,通过池化操作实现。图中左图为原图,对每个4*4大小的子区域取其最大值得到特征...