U-Net是一个基于卷积神经网络(CNN)的端到端图像分割模型,其主要特点是其对称的编码器-解码器结构。编码器负责提取图像特征,而解码器则重建并生成分割后的图像。 01 U-Net的框架 U-Net的结构可以分为两部分:收缩路径(编码器)和扩展路径(解码器)。 收缩路径(编码器):编码器由一系列卷积层、激活函数(如ReLU)和...
它的主要特点是其U型结构,该结构具有一个收缩路径(编码器)和一个对称的扩展路径(解码器)。 U-Net前置知识 语义信息:在图像分割任务中,图像的语义信息指的是图像中不同区域或像素的含义或类别。这些类别通常是在训练数据中定义的,例如人、车、狗、树等。图像分割的目标是为图像中的每个像素分配一个语义类别,从而...
这个网络的结构像字母“U”,所以得名U-Net。整体上,U-Net采用的是encoder-decoder(编码器-解码器)结构,和FCN(全卷积网络)有点类似。U-Net的左半部分负责特征提取,右半部分则是上采样。编码器部分由卷积和下采样组成,使用的卷积核大小统一为3x3。这里有个小技巧,U-Net采用的是valid卷积,而不是same卷积。为什么...
该架构可以学习从图像到图像的映射。因此,它当然可以学习到分割所需的更简单输出的映射。 解码器能够将重要特征传递给编码器。问题是特征的位置仍然丢失。为了解决这个问题,我们需要大量数据来训练自动编码器。这是解码器学习从压缩表示中准确重建图像的唯一方法。通过跳过连接,我们可以减少这个数据需求。 跳过连接 重点是...
三、U-Net 和自编码器的区别 为了理解UNet独特的结构,我们将传统的分割方法“自编码器”(autoencoder)架构与Unet进行简单地比较。 在传统的自动编码器结构中,输入信息的大小逐层递减。 自编码器的模型 在这个结构中,编码器部分完成之后,解码器部分开始。线性特征表示也是在解码器部分学习的,特征的大小将逐渐增大,到...
U-Net 的总体结构可以分为两个部分:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器用于提取图像特征,而解码器则通过上采样和特征融合来生成准确的分割结果。 下表展示了 U-Net 的实现步骤和对应的代码。 3. 代码实现解释 3.1 定义编码器 编码器用于提取图像特征。你可以根据具体的任务选择不同的卷积神经网络结构作为...
在本次研究中,针对超高分辨率图像分割中出现的空间信息丢失和计算效率低下等问题,提出了一种将编码器-解码器结构与领域分解策略相结合的创新方法。 具体来说,本研究引入了一种基于领域分解的U-Net架构(DDU-Net),它能将输入图像分割成可以独立在不同设备上处理的不重叠块。此外,还增加了一个通信网络,以便于块与块...
Half-UNet简化了编码器和解码器，还使用了Ghost模块(GhostNet)。并重新设计的体系结构，把通道数进行统一。论文动机 编码器的不同类型的架构图，编码器(A-C)的结构分别来源于U-Net的编码器、解码器和全的Unet结构。下面是上图的一些结果指标 将U-Net 的编码器和解码器都视为编码器。 通过设计单个解码器来聚合 ...
U-Net的主要特点是将图像的特征在不同的层级进行编码和解码,以实现精确的图像分割。其网络结构类似于一个U形,因此得名U-Net。 具体而言,U-Net由两个主要部分组成:编码器和解码器。 1.编码器:编码器负责提取输入图像的特征信息。它由多个卷积层和池化层组成,通过降采样来逐渐减小图像的大小,同时增加特征数量。这...