U-Net作为一种较为美观的网络结构,最早提出时被用于医疗领域的图像分割,随着LLM的发展,文生图和文生视频向着不同的下游任务靠近,比如SAM、Stable-Diffusion中都引入了该结构。 模型结构 U-Net结构 从结构上,U-Net的核心分为三部分:收缩通路(contracting path,左侧蓝色部分)、扩张通路(expansive path,右侧蓝色部分)和...
对称结构: U-Net 的结构是对称的,由一个缩小(编码)路径和一个扩大(解码)路径组成。 跳跃连接: 在扩大路径中,与缩小路径中相对应的特征图通过跳跃连接进行合并。 端到端训练: U-Net 是一个完全可微分的网络,可以端到端进行训练。 数据效率: 由于其结构的特点,U-Net 对标注数据的需求相对较少。 问题 1. ...
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...
U-Net的命名源自它的结构:如上图所示,它的网络结构可视化的结果很像一个字母U。输入的是原始图像,通过网络结构后得到的是分割后的图像。最特殊的部分是结构的后半部分,该网络结构没有全连接层,只采用了卷积层,每个标准的卷积层后面都紧跟着一个Relu激活函数层。 U-Net 由收缩路径(左侧)和扩展路径(右侧)组成!
在下图中显示了不同的网络的架构。浅层的输出特征图只包含局部特征,因为 1×1 或 3×3 卷积核的感受野太小,无法捕获全局信息。为了在浅层的高分辨率特征图中获得更多的全局信息,最直接的想法是扩大感受野,但这是以额外计算为代价的。 上图(d)显示了一个类似 Inception 的块,它试图通过使用扩张(空洞)卷积扩大...
实现U-Net 神经网络总体结构 1. 简介 U-Net 是一种用于图像分割的神经网络结构,在医学领域的图像分析中得到广泛应用。它的结构独特,可以实现高精度的图像分割任务。本文将介绍 U-Net 的总体结构以及每一步的代码实现。 2. U-Net 总体结构 U-Net 的总体结构可以分为两个部分:编码器(Encoder)和解码器(Decoder...
U-Net模型结构 U-Net的命名源自它的结构:如上图所示,它的网络结构可视化的结果很像一个字母U。输入的是原始图像,通过网络结构后得到的是分割后的图像。最特殊的部分是结构的后半部分,该网络结构没有全连接层,只采用了卷积层,每个标准的卷积层后面都紧跟着一个...
U-net是典型的Encoder-Decoder结构,encoder进行特征提取,decoder 进行上采样。由于数据的限制,U-net在训练阶段使用了大量的数据增强操作,最后得到了不错的效果。 U-net网络结构 U-net的网络结构如下所示。左边为encoder部分,对输入进行下采样,下采样通过最大池化实现;右边为decoder部分,对encoder的输出进行上采样,恢复...
U-Net是一种全卷积神经网络(FCN),由编码器和解码器组成。编码器部分逐渐减少图像的分辨率,同时增加特征图的深度和宽度。解码器部分则逐步恢复图像的分辨率,同时减少特征图的深度和宽度。这种结构使得U-Net能够学习到从粗糙到精细的图像表示。在U-Net中,跳跃连接是一个核心概念。它允许解码器直接访问编码器中的特征...
为了降低内存和计算量,VGG16、ResNet 或 DenseNet 等网络使用较小尺寸的卷积核(通常为 1x1 或 3x3)。在下图中显示了不同的网络的架构。浅层的输出特征图只包含局部特征,因为 1×1 或 3×3 卷积核的感受野太小,无法捕获全局信息。为了在浅层的高分辨率特征...