U-Net 是一种基于卷积神经网络(CNN)的架构,最初由 Olaf Ronneberger等人在 2015 年提出,专门用于生物医学图像分割任务。U-Net 的设计灵感来源于经典的全卷积网络(FCN),通过引入跳过连接(skip connections)和对称的编码器-解码器结构,可以显著提升模型在小样本数据集上的性能。目前,U-Net及其变体已经成为许多计算机...
常用的增加训练样本的方法主要有对图像进行旋转、位移等仿射变换,也可以使用镜像变换。,这里介绍弹性变换。该算法最开始应用在mnist手写体数字识别数据集中,发现对原图像进行弹性变换的操作扩充样本以后,对于手写体数字的识别效果有明显的提升。 因为unet论文的数据集是细胞组织的图像,细胞组织的边界每时每刻都会发生不规...
U-Net 于 2018 年发布,从那时起它获得了巨大的普及,并以某种形式用于与分割相关的几个不同任务。在这篇文章中,我们将介绍2020年发布的一种称为 U²-Net 或 U-squared Net 的 U-net 变体。U²-Net基本上是由U-Net组成的U-Net。 U²-Net 是为显著性对象检测或 SOD 而设计的。对于那些不知道的人...
介绍 计算机视觉是人工智能的一个领域,训练计算机解释和理解视觉世界。利用来自相机、视频和深度学习模型的数字图像,机器可以准确地识别和分类物体,然后对它们看到的东西做出反应。 在过去几年里,深度学习使得计算机视觉领域迅速发展。在这篇文章中,我想讨论计算机视觉中一个叫做分割的特殊任务。尽管研究人员已经提出了许多...
本文旨在对U-Net架构进行概要性介绍。U-Net是深度学习领域用于图像分割的著名模型，尤其在生物医学图像分割方面表现优异。接下来，我们将从核心操作、关键组成部分和相关资源等方面对U-Net进行解析。卷积操作 卷积是U-Net的核心，其作用在于将图像从高分辨率映射到低分辨率，减少像素数量，扩大视野。通过卷积...
U-Net神经网络介绍与代码示例 简介 U-Net是一种用于图像分割任务的神经网络模型,最初由Olaf Ronneberger等人于2015年提出。其名称U-Net源自网络结构的形状与字母U的相似之处。U-Net广泛应用于医学图像分割领域,例如肺部分割、肿瘤检测等。 U-Net的特点是具有对称的结构,由对称的编码器和解码器组成。编码器负责将...
U-Net 网络,虽然名气不大,但实际上在人工智能领域十分重要。它在 Stable Diffusion 模型中处于核心地位,因为它对噪点的预测才最终帮助 Diffusion 的反向过程生成图像(具体请查看 Stable Diffusion 模型的详细介绍)。 AIGC基础知识 专业名词解析 及 Stable Diffusion从入门到精通到实战 ...
U-net介绍 技术标签:u-net U-net的产生极大的促进了医学图像分割的研究。2015年Olaf Ronneberger, Philipp Fischer和Thomas Brox提出了U-net网络结构,并用于ISBI比赛中电子显微镜下细胞图像的分割,以较大的优势取得了冠军。U-net是基于全卷积网络拓展和修改而来,网络由两部分组成:一个收缩路径(contracting path)来...