UNET中的上采样操作是指将特征图的大小从较小的尺寸恢复到原始输入图像的尺寸。这是UNET网络中的一个重要步骤,帮助网络产生准确的分割结果。 UNET中的上采样操作通常使用反卷积(deconvolution)或上采样(upsampling)实现。反卷积是通过在卷积过程中进行逆操作来恢复原始特征图的大小,而上采样则是通过插值算法将特征图的...
在UNet中,上采样操作通常使用转置卷积(transposed convolution)来实现。转置卷积是一种将输入特征图的空间维度进行扩大的操作,可以将输入大小转换为更大的尺寸。在UNet中,上采样操作被用来将低分辨率的特征图进行放大,从而与对应的下采样路径的特征图进行连接,以实现跳跃连接(skip connection)的效果。 在UNet中的每个下...
而在unet中,在上采样部分的输入,他是上一层的卷积部分的输出,而卷积部分的输入的size跟上采样之后的size并不是一样的,因为这时的上采样是增大两倍,而不是还原直接卷积部分的输入的大小,所以最终得到的这是卷积输出的两倍size的特征图,这是在uent中的一个网络结构的一个过程说明。 再回到之前的转置卷积过程,有一...
UNet是一个对称的网络结构,左侧为下采样,右侧为上采样。 按照功能可以将左侧的一系列下采样操作称为encoder,将右侧的一系列上采样操作称为decoder。 Skip Connection中间四条灰色的平行线,Skip Connection就是在上采样的过程中,融合下采样过过程中的feature map。 Skip Connection用到的融合的操作也很简单,就是将featu...
对于FCN-16s,首先对pool5 feature进行2倍上采样获得2x upsampled feature,再把pool4 feature和2x upsampled feature逐点相加,然后对相加的feature进行16倍上采样,并softmax prediction,获得16x upsampled feature prediction。对于FCN-8s,首先进行pool4+2x upsampled feature逐点相加,然后又进行pool3+2x upsampled逐...
UNet是一个对称的网络结构,左侧为下采样,右侧为上采样。 按照功能可以将左侧的一系列下采样操作称为encoder,将右侧的一系列上采样操作称为decoder。 Skip Connection中间四条灰色的平行线,Skip Connection就是在上采样的过程中,融合下采样过过程中的feature map。
UNet的encoder下采样4次,一共下采样16倍,对称地,其decoder也相应上采样4次,将encoder得到的高级语义特征图恢复到原图片的分辨率。 它采用了与FCN不同的特征融合方式: FCN采用的是逐点相加,对应tensorflow的tf.add()函数 U-Net采用的是channel维度拼接融合,对应t...
UNet是一个对称的网络结构,左侧为下采样,右侧为上采样; 下采样为encoder,上采样为decoder; 四条灰色的平行线,就是在上采样的过程中,融合下采样过程的特征图的通道,Concat 原理就是:一本大小为10cm10cm的书,厚度为3cm的书本(10103)的A书,和一本大小为10cm10cm,厚度为4cm的B书(10103) ...
UNet主要贡献是在U型结构上,该结构可以使它使用更少的训练图片的同时,且分割的准确度也不会差,UNet的网络结构如下图: (1)UNet采用全卷积神经网络。 (2)左边网络为特征提取网络:使用conv和pooling (3)右边网络为特征融合网络:使用上采样产生的特征图与左侧特征图进行concatenate操作。(pooling层会丢失图像信息和降低...
上采样后,通过跳跃连接(Skip Connection)将对应层的编码器特征与解码器特征拼接在一起,这样可以保留输入图像的细节。 拼接后的特征图经过两次卷积操作(同样使用 3x3 卷积核)和 ReLU 激活函数进行处理。 最终,经过逐步上采样和卷积,恢复到与输入图像相同的分辨率。