将全连接层替换为卷积层: 如图所示,上图上半部分显示的是一个猫经过LeNet5神经网络,最终得到这整张图像的分类结果,这是一种粗糙的图像检测/分类任务,在一张图像中的一个patch(下半部分得知,上半部分的猫实际上是原图的一部分)得到一个分类。全连接层1000个神经元,意味着有1000类。 要将全连接层换成卷积层很...
之后经过FC6层:由于我们将FC6卷积层的padding设置为3、卷积核大小7*7,通过FC6之后将不会改变特征图的高和宽;且我们使用了4096个卷积核,所以这里就得到了4096个2D特征图。 经过FC7:使用了1*1大小的卷积核,步距也为1,所以输出特征图shape也不会发生变化。 之后经过卷积核大小为1*1的卷积层:它的卷积核的个数...
全卷积神经网络图像分割(U-net)-keras实现代码根本来源于该博主的Github 深度学习数据增强(data_augmentation):Keras ImageDataGenerator : keras的图像增强讲解,方便理解源码函数; Keras中文文档——图片预处理 : 无意中翻到的,学习keras可以留存。 1. 2. 3. 4. 5. 目的: 利用U-Net (keras)实现自己数据集的...
最近在研究全卷积神经网络在图像分割方面的应用,因为自己是做医学图像处理方面的工作,所以就把一个基于FCN(全卷积神经网络)的神经网络用keras实现了,并且用了一个医学图像的数据集进行了图像分割。 全卷积神经网络 大名鼎鼎的FCN就不多做介绍了,这里有一篇很好的博文http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html。
本发明提供一种基于U‑Net全卷积深度神经网络的微观孔隙识别方法,方法包括:基于岩石的CT扫描图像生成岩石孔隙的样本数据;将所述岩石孔隙的样本数据输入至预先训练的U‑Net全卷积深度神经网络模型,得到岩石孔隙的识别结果。本发明能够减少参数数量,减少对标签样本的依赖,能够有效提高岩石孔隙的识别精度,并且识别精度可以...
基于U-Net和残差网络的页岩SEM图像分割方法 页岩储层微观孔隙结构信息是储层评价和产能预测的基础,对于页岩气勘探开发具有重要指导意义.页岩扫描电镜(SEM)图像可以直观反映出断面的全部信息,可进一步提取微观孔... 刘珊珊 - 《数学的实践与认识》 被引量: 0发表: 2023年 Experimental of Microscopic Pore Structure ...
近年来,语义分割领域取得了显著的进展,创新点主要集中在以下几个方面:1⃣深度学习架构:随着深度学习的发展,卷积神经网络(CNN)成为语义分割的主流方法。特别是全卷积网络(FCN)、U-Net、DeepLab系列等模型在该领域取得了突破性进展。2⃣注意力机制:注意力机制被广泛应用于语义分割模型中,以提高模型对重要特征的关注...
U-Net的核心思想,加入了新的模块或者融入其他设计理念。本文对U-Net及其几种改进版做一个介绍。 1、U-Net和3DU-NetU-Net最初是一个用于二维图像分割的卷积神经网络,分别赢得了ISBI...解码器中下一个子模块的输入。3DU-Net[3]是U-Net的一个简单扩展,应用于三维图像分割,结构如下图所示。相比于U-Net,该...
链接进行学习) 玖零猴:卷积神经网络CNN(卷积池化、感受野、共享权重和偏置、特征图) 统一好了feature map的分辨率和数量后,就可以将浅层的精细信息与深层的语义信息进行特征融合了,关于特征融合一般有如下两种方法,FCN式的逐点相加或者U-Net式的通道维度拼接融合,本文是后者。这5个尺度融合后,便产生320个相同分辨率的...
全卷积神经网路【U-net项目实战】Unet++ 前言 Unet++是2018年的论文,这篇论文主要是针对生物医学图像的分割,在以下四个分割任务做了实验: 1、胸部低剂量CT扫描中的结节分割 2、显微镜图像中的细胞核分割 3、腹部CT扫描中的肝脏分割 4、结肠镜检查中的息肉分割...