U-Net是一个基于卷积神经网络(CNN)的端到端图像分割模型,其主要特点是其对称的编码器-解码器结构。编码器负责提取图像特征,而解码器则重建并生成分割后的图像。 01 U-Net的框架 U-Net的结构可以分为两部分:收缩路径(编码器)和扩展路径(解码器)。 收缩路径(编码器):编码器由一系列卷积层、激活函数(如ReLU)和...
U-Net网络能从极少的训练图像中,依靠数据增强将有效的标注数据更为有效地使用。 U-Net与其他常见的分割网络(如FCN)有一点非常不同的地方: U-net采用了完全不同的特征融合方式:拼接(Concat),U-Net采用将特征在channel维度拼接在一起,形成更厚的特征。而FCN融合时使用的对应点相加,并不形成更厚的特征。 所以语义...
U-Net前置知识 语义信息:在图像分割任务中,图像的语义信息指的是图像中不同区域或像素的含义或类别。这些类别通常是在训练数据中定义的,例如人、车、狗、树等。图像分割的目标是为图像中的每个像素分配一个语义类别,从而将图像分解成不同的对象或区域。 信息抽象:特征的空间进行压缩,用更少的编码来描述信息,即对...
U-Net 的命名是因为它的结构类似于字母 U,如图所示。我们在输出端得到分割后的输入图像。U-Net 的架构是独特的,因为它由收缩路径和扩展路径组成。 收缩路径(编码器)从输入图像中提取属性图,而扩展路径(解码器)将这些属性转换回更高分辨率的形式。跳跃连接允许低级和高级属性结合...
在人工智能和深度学习的迅猛发展下,图像生成技术已经取得了令人瞩目的进展。特别是,Stable Diffusion模型以其文本到图像的生成能力吸引了广泛关注。本文将深入探讨Stable Diffusion中一个关键技术——U-Net架构的应用,揭示它如何在生成细节丰富且与文本描述紧密相连的图像中发挥核心作用。
U-Net U-Net通俗来讲也是卷积神经网络的一种变形,整个神经网络主要有两部分组成:收缩路径(contracting path)和扩展路径(expanding path)。搜索路径主要是用来捕捉图片中的上下文信息(context information),而与之相对称的扩展路径则是为了对图片中所需要分割出来的部分进行精准定位(localization)。U-Net诞生的一个主要...
U-Net是一种卷积神经网络(CNN)方法,由Olaf Ronneberger、Phillip Fischer和Thomas Brox于2015年首次提出,它可以更好的分割生物医学图像。 一、为什么需要分割?U-Net 能提供什么? 大体说来,分割就是将一幅图像分割为若干个部分的过程,这可以让我们把图像中的目标或纹理分割出来。因此分割常常被用于遥感影像或者肿瘤...
将 U-Net 主干网络首次引入扩散模型的研究可追溯到 Ho 等人，这种设计模式继承了自回归生成模型 PixelCNN++，只是稍微进行了一些改动。而 PixelCNN++ 由卷积层组成，其包含许多的 ResNet 块。其与标准的 U-Net 相比，PixelCNN++ 附加的空间自注意力块成为 transformer 中的基本组件。不同于其他人的研究，Dhariwal ...
网络将编码和解码(encoder-decoder)思想用在了图像分割的问题上,也就是现在我们看到的U-Net结构,在它被提出的几年中,有很多很多的论文去讲如何改进 U-Net 或者 FCN,不过这个分割网络的本质的拓扑结构是没有改动的。 网络设计的很规整对称,让我们来看图说话:下采样阶段,重复使用两个 3x3 的卷积层(no padding),...