u-net(对输入数据的7个旋转版本进行了平均)在没有任何进一步预处理或后处理的情况下,实现了0.0003529的 warping-error(扭曲误差)(新的最佳分数,见表1)和一个0.0382的rand-error(边缘误差)。 这明显好于Ciresan等人的滑动窗口卷积网络结果[2],其最佳提交的warping-error(扭曲误差)为0.000420,rand-error(边缘误差)...
该网络基于先前的u-net架构,其包括用于分析整个图像的收缩编码器部分和用于产生全分辨率分割的连续扩展解码器部分。u-net是一个完全二维的体系结构,本文提出的网络以三维数据作为输入,并对其进行相应的三维操作,特别是三维卷积、三维最大池化和三维上卷积层。此外,我们还避免了网络体系结构中的瓶颈[13],并使用批归一化...
Fig. 1. U-net architecture (example for 32x32 pixels in the lowest resolution). Each blue box corresponds to a multi-channel feature map. The number of channels is denoted on top of the box. The x-y-size is provided at the lower left edge of the box. White boxes represent copied fe...
论文地址:http://www.interspeech2020.org/uploadfile/pdf/Thu-1-10-10.pdf Attention Wave-U-Net 的回声消除 回到顶部 摘要 提出了一种基于U-Net的具有注意机制的AEC方法,以联合抑制声学回声和背景噪声。该方法由U-Net、一个辅助编码器和一个注意网络组成。在该方法中,Wave-U-Net从混合语音中提取估计的近端...
Figure 1 三维u-net应用场景。该网络基于u-net架构，将所有2D操作替换为3D操作，包括卷积、最大池化和上卷积。避免瓶颈并使用批归一化加快收敛。利用每个图像重复结构的特性，少量训练数据即可产生优秀结果。网络在非洲爪蟾肾上测试成功，形成复杂结构，限制了模型适用性。提供定性结果以证明密集度质量，基于...
也就是说,我们试图增强语音信号,使其更适合ASR及后续系统。在实践中,我们开发了一个基于一维时域U-Net模型的体系结构,正如Wave-U-Net论文(Stoller,Ewert,&Dixon,2018)所提出的那样,但有了增强。因此,本文的贡献在于对Wave-U-Net结构提出了四个简单的改进,这些改进有助于提高模型的性能和效率(即减少处理时间)。
U-Net采用 [论文翻译]UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation 网络结构UNet++用于医学图像分割.我们的结构本质上是一个深度监督(deeply-supervised)的编码-解码网络,编码和解码的子网络通过一个系列嵌套的稠密的跳跃路径来相互连接.这种重新设计的...UNet++。建议的架构利用了重新设计...
【论文翻译-3】Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
具体操作包括使用U-Net计算光流，通过线性拟合近似中间帧光流，使用另一个U-Net优化光流近似并预测可见性映射。最后，扭曲输入图像并融合以形成中间帧。可见性映射关系在融合前应用于扭曲图像，解决遮挡问题，避免生成伪影。我们的网络参数与时间无关，能生成任意数量的中间帧，无需并行化计算或递归操作。为了...