「U」这个名称的由来是由于其结构的形状。由于它看起来像字母 U（下图是一个扭曲的 U），因此被命名...
请注意,这个简化版的U-Net模型没有包括跳跃连接,其结构也较为简单。在实际应用中,您可能需要根据具体任务和数据集构建更复杂的U-Net结构,例如包含更多卷积层和跳跃连接的U-Net。
现有的工作侧重于直接使用预训练的扩散 U-Net 模型进行下游的应用,而 U-Net 的内部特性在很大程度上仍未得到充分的探索。 除了扩散模型的应用之外,本文作者的兴趣在研究 U-Net 架构本身对于去噪过程的有效性。为了更好地理解去噪过程,作者首先提出在傅里叶域中研究扩散模型,以更好地观察生成过程。如图2所示,最上...
本文中来自 UC 伯克利的 William Peebles 以及纽约大学的谢赛宁撰文《 Scalable Diffusion Models with Transformers 》，目标是揭开扩散模型中架构选择的意义，并为未来的生成模型研究提供经验基线。该研究表明，U-Net 归纳偏置对扩散模型的性能不是至关重要的，并且可以很容易地用标准设计（如 transformer）取代。这一发...
本文聚焦于深度学习技术,回顾图像分割中必备的TOP模型,包括语义分割模型和实例分割模型。 1、 FCN 本文提出了全卷积网络(Fully convolutional network,FCN)的概念,针对语义分割训练一个端到端、点对点的网络,达到了state-of-the-art。这是第一次训练端到端的FCN用于像素级的预测,也是第一次用监督预训练的方法训练FCN...
U-Net模型是FCN的改进和延伸,它沿用了FCN进行图像语义分割的思想,即利用卷积层、池化层进行特征提取,再利用反卷积层还原图像尺寸。 U-Net包括左边的收缩路径(contracting path)用于捕获上下文和右边的对称扩张路径(symmetric expanding path)用于精确定位,收缩路径包括几个3×3的卷积加RELU激活层再加2×2 max pooling...
来自UC 伯克利的 William Peebles 以及纽约大学的谢赛宁撰文揭秘扩散模型中架构选择的意义,并为未来的生成模型研究提供经验基线。 近几年,在 Transformer 的推动下,机器学习正在经历复兴。过去五年中,用于自然语言处理、计算机视觉以及其他领域的神经架构在很大程度上已被 transformer 所占据。
02 U-Net 网络模型 网络模型如图 2 所示，其由 3 个 Encoder/Decoder、9 个卷积 Conv、9 个反卷积 Conv-T 组成，约 30 万个训练参数。之所以选择 U-Net，是因为该网络在图像分割和目标识别中应用广泛，污染物扩散模式学习可以看作是一种动态的目标识别任务，只不过目标的形态比较抽象；另一个原因是 U-Net ...
在所有分割模型中,仍然有一个名字居于首位那就是U-Net。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。
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...