FCN-16s 是端到端学习的,使用最后一个较粗网络(我们现在称为 FCN-32s)的参数进行初始化。 作用于 pool4 的新参数是零初始化的,因此网络以未修改的预测开始。学习率降低了 100 倍。 总之,这种skip设计,使得模型在验证集的性能,提高了 3.0 平均 IU 到 62.4,如下图4。从左到右,越来越精细,贴近原始的ground...
learning_rate 0.001 学习率 weight_decay 0.005 AdamW专用,若修改优化算法需要修改train.py epochs 1000 训练轮数 kernel_size 5 卷积核大小 filters 8, 16, 32, 32 卷积层channel数目 batch_norm 0 批量正则化,0为False,1为True weight_norm 0 权重正则化,0为False,1为True data_path ./data 数据集路径...
学习率:我用TensorFlow的ExponentialDecay来逐渐减少学习率(从0.001开始)。 优化器:我选择了Adam优化器,它会根据每个参数的过去梯度动态调整学习率。 批量大小:8(降低以避免内存溢出)。 周期数:50(在验证损失连续3个周期没有改善时启用早停)。 训练结束后,我通过绘制训练时的准确率与验证时的准确率和训练时的损失与...
初始学习率设置为 0.001,并采用“poly”学习率衰减策略。 模型训练过程中,数据集的划分如表 3 所示。由于图像分 割公开数据集的预训练网络模型不适用于云检测多通道和 高光谱的特性 [19-20],本文的实验未使用预训练模型进行训 练。实验采用 GeForce GTX 2080Ti 进行加速训练。 表3 数据集划分 数据集 训练集(...
首先，ResNet（Residual Network）设计的初衷是为了解决深度网络训练过程中出现的梯度消失与梯度爆炸问题。它通过引入残差块，使每一层的输入和输出之间的差异被直接学习，从而提高网络的训练效率。ResNet在图像分类任务中表现卓越，可以有效提升模型的准确性和泛化能力。其次，U-Net（Unet）在网络结构上更专注...
Liu 等[4]提出了一种基于模糊C 均值（fuzzy C-means ，FCM ）聚类和分类学习相结合的快速自适应肺结节分割方法。Dhara 等[5]通过分析结节核心的强度分布，将肺结节分为实心和非实心类别，提出了2种独立有效的肺结节分割方法。Nithila 等[6]将基于区域的活动轮廓模型和FCM 相结合，设计出一种具备降低错误率和...
来自于收缩路径的高分别率与上采样输出相结合,基于这个信息,一个连续的卷积层可以学习组装更精确的输出。而U-net与FCN的不同在于,U-net的上采样依然有大量的通道,这使得网络将上下文信息向更高分辨率传播,作为结果,扩展路径与收缩路径对称,形成一个U型的形状,如图1-3所示,网络没有全连接层,只是每个卷积层的有效...
深度学习在医学影像领域展示出强大的能力，特别是在图像分割任务中。U-Net模型以其独特设计在这一领域取得了显著成果，本文将深入探讨U-Net模型及其在生物医学图像分割的应用。U-Net模型在2015年发表于IEEE CVPR期刊，通过引入U型结构，有效地融合了上下文信息与特征融合，显著提升医学图像分割的性能。该模型...
本文利用杜克大学所提供的 XCAT 软件,构建人体模型,然后使用 MATLAB 仿真出所构建模型基于能谱 CT 的投影域物质分解数据,再利用深度学习技术对 所得到的 CT 成像数据进行学习,构建可以识别人体骨骼和软组织的 CT 图像分解模型。所得到的模型可以在较低辐射剂量的条件下,利用能谱 CT 和深度学习 技术的原理,得到更...
U-Net在海拉细胞分割任务中的表现显示了其对边缘像素的特别关注，提高了损失函数对边缘像素的权重。该模型及其变种广泛应用于医学图像分割领域，对解决图像分割问题具有重要的基石作用。NAIS学生AI联盟致力于为高中生提供人工智能学习资源与指导，通过专家讲座、学习小组和研究团队的活动，促进人工智能知识的普及...