语义分割在生物医学图像分析中有着广泛的应用:x射线、MRI扫描、数字病理、显微镜、内窥镜等。https://grand-challenge.org/challenges上有许多不同的有趣和重要的问题有待探索。 从技术角度来看,如果我们考虑语义分割问题,对于N×M×3(假设我们有一个RGB图像)的图像,我们希望生成对应的映射N×M×k(其中k是类的数...
作者提出U-Net的本意是将其用于医学图像分割,在以往的CNN中,想将其用于医学图像存在两个困难: 通常CNN都是应用于分类,生物医学图像更关注的是分割以及定位的任务; CNN需要获取大量的训练数据,而医学图像很难获得那么大规模的数据。 以往解决上面两点困难的方法是使用滑窗的方法,为每一个待分类的像素点取周围的一部...
医学图像处理实战:基于U-Net模型实现细胞图像分割,原理详解+项目实战,究极通俗易懂!(深度学习/计算机视觉)共计16条视频,包括:1-医学细胞数据集介绍与参数配置.mp4、学习路线图介绍、2-数据增强工具.mp4等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
目前基于U-Net结构的创新就层出不穷,比如说应用于3D图像的V-Net,嵌套U-Net结构的U-Net++等。 U-Net结构能够在分割界具有一统之势,最根本的还是其效果好,尤其是在医学图像领域。所以,做医学影像相关的深度学习应用时,一定都用过U-Net,而且最原始的U-Net一般都会有一个不错的baseline表现。2015年发表U-Net的...
U-Net可以被应用于任意较大尺寸的生物医学图像的无缝分割。对于较大的输入图像,例如训练的是572 * 572的输入尺寸,而实际需要输入5720 * 5720 的尺寸并进行分割,受输入大小的限制,可以采用slide window的形式遍历整张大图像,每次通过网络产生当前区域的分割输出。最后将所有的silding windows无缝拼接起来就可以完成整...
U-Net创建于2015年,是一款专为生物医学图像分割而开发的CNN。目前,U-Net已经成为一种非常流行的用于语义分割的端到端编解码器网络。它有一个独特的上下结构,有一个收缩路径和一个扩展路径。 U-NET 结构 U-Net下采样路径由4个block组成,其层数如下:
在图像分割任务特别是医学图像分割中,U-Net[1]无疑是最成功的方法之一,该方法在2015年MICCAI会议上提出,目前已达到四千多次引用。其采用的编码器(下采样)-解码器(上采样)结构和跳跃连接是一种非常经典的设计方法。目前已有许多新的卷积神经网络设计方式,但很多仍延续了U-Net的核心思想,加入了新的模块或者融入其他...
U-net网络主要思路是源于FCN,采用全卷积网络,对图像进行逐像素分类,能在图像分割领域达到不错的效果。 因其网络结构类似于U型,所以以此命名,可以由其架构清晰的看出,其构成是由左端的卷积压缩层,以及右端的转置卷积放大层组成; 左右两端之间还有联系,通过灰色箭头所指,右端在进行转置卷积操作的时候,会拼接左端前几次...
医学图像分割项目实战:基于U-Net模型的肝脏肿瘤图像分割实战教程,从环境部署到项目实战,究极通俗易懂!(深度学习/计算机视觉)共计24条视频,包括:1.1.1 案例背景介绍、2.1.2 数据介绍及案例目标、3.2.1 数据预处理步骤等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
根据论文表述U-Net 在医学图像分割中的成功主要归功于其分而治之的解决方案，而不是特征融合。 所以作者提出了Half-UNet，简化了特征融合部分。根据我个人的理解，Half-UNet 除了大大减少了参数和FLOPs以外，应该会在分割界限不尖锐的情况表现的比unet更好。https://avoid.overfit.cn/post/b6a976d524644102bec313...