FCN是一种经典的全卷积神经网络,其主要由卷积层、反卷积层和池化层组成。FCN的核心思想是通过卷积运算捕捉图像中的局部特征,然后通过反卷积层将低分辨率特征映射恢复到原始图像大小,最后通过像素级别的分类得到分割结果。 U-net: U-net是一种带有跳跃连接的全卷积网络,其网络结构呈U形状。U-net由编码器和解码器组成...
U-Net和FCN非常的相似,U-Net比FCN稍晚提出来,但都发表在2015年,和FCN相比,U-Net的第一个特点是完全对称,也就是左边和右边是很类似的,而FCN的decoder相对简单,只用了一个deconvolution的操作,之后并没有跟上卷积结构。第二个区别就是skip connection,FCN用的是加操作(summation),U-Net用的是叠操作(concatenation...
UNet和FCN的区别 UNet相比FCN，结构更加对称，解码部分采用合并操作（concatenation）而非FCN的加法操作（summation），FCN的解码部分较为简单，仅使用反卷积，UNet在反卷积后通过合并操作补充特征信息，提高了分割精度。UNet在医学图像分割中的表现 UNet在医学图像分割中表现良好，其原因在于医学图像的特点，如...
FCN是一种经典的全卷积神经网络,其主要由卷积层、反卷积层和池化层组成。FCN的核心思想是通过卷积运算捕捉图像中的局部特征,然后通过反卷积层将低分辨率特征映射恢复到原始图像大小,最后通过像素级别的分类得到分割结果。 U-net: U-net是一种带有跳跃连接的全卷积网络,其网络结构呈U形状。U-net由编码器和解码器组成...