论文题目:《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》 论文地址; https://arxiv.org/abs/1505.04597arxiv.org/abs/1505.04597 官网地址: http://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net 6
本文U-Net 提出的时间是2015年,而在2012年和2014年,使用深度卷积神经网络的分类模型 AlexNet / VGG 就已经提出,在 ImageNet 上获得了较高的分类准确度。 区别于分类任务(classification),医学影像中接触更多的是“分割任务”(segmentation)。 分类任务只需要对于一张图输出一个分类的 label 即可如下图为KNN实现的...
UNet论文阅读与模型详解：一、UNet架构概述 UNet架构是一种专为医学影像分割任务设计的深度学习模型，其结构结合了压缩路径和扩展路径，形成经典的编码解码结构。二、压缩路径 功能：通过卷积层和最大池化层实现特征图的下采样，同时增加通道数，捕捉内容信息。特点：随着网络深度的增加，特征图的尺寸逐渐减小...
论文精读及分析:U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation Abstract 在本文中我们提出了一种依赖于使数据更有效率从被利用到的增强方法。在U-net的结构中,包括捕获一个上下文信息的收缩路径和一个允许精确定位的对称拓展路径。这种方法可以使用非常少的数据完成端到端的训练,并获得最好的效果...
U-Net架构由两个主要部分组成：压缩路径（Encoder）和扩展路径（Decoder），形成经典的编码解码结构。压缩路径通过最大池化层实现特征图的下采样，同时增加通道数，捕捉内容信息；扩展路径使用反卷积操作恢复特征图的尺寸，定位像素位置。跳跃连接（skip connection）用于将压缩路径的特征信息直接叠加到扩展路径中...
DL之U-Net:U-Net算法的架构详解 U-Net算法的简介(论文介绍) U-Net算法是一种适合医学影像分割的网络模型。医学领域进行视觉分割的一大难题是数据比较少,而U-Net模型,可以相对较少的数据,准确预测肿瘤存在的位置。 Abstract There is large consent that successful training of deep networks require...
resnet论文详解 ResNeXt 利用分组卷积思想改造ResNet,ResNet和Inception的结合体。 论文结构: 引文(介绍神经网络算法发展史,提出ResNeXt) 相关工作(多分支卷积、分组卷积等) 方法 实现细节 实验结果 以第3节翻译为主。 3 Method 3.1 Template 架构 我们采用类似VGG/ResNets一样的高度模块化设计的网络。我们的网络由...
U-Net算法的简介(论文介绍) U-Net算法是一种适合医学影像分割的网络模型。医学领域进行视觉分割的一大难题是数据比较少,而U-Net模型,可以相对较少的数据,准确预测肿瘤存在的位置。 Abstract There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In th...
VectorMapNet——论文详解 Polyline Generator 作用: 通过和BEV交互,通过一系列简单的关键点的map elements得到一个包含更精细的几何信息的map elements。 输入: Element Keypoint Embedding:Map Element Detector预测出的关键点;...
1.3. DarkNet19 变成 DarkNet-53 最后 论文核心内容(省流版本阅读这里即可) YOLOv3(You Only Look Once version 3)是YOLO系列目标检测算法的第三个版本,它在YOLOv2的基础上进行了改进,旨在提供更快更准确的目标检测性能。 背景与动机: YOLOv3的开发基于YOLOv1和YOLOv2的成功经验,旨在保持实时检测速度的同时提高...