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...
结构特征:模态独立邻域描述符 (modality independent neighborhood descripto,MIND) 由于合成的图像和输入图像分别在MR和CT域中,作者首先使用与模态无关的结构特征将这些图像映射到一个共同的特征域中,然后在这个特征域中测量合成图像和输入图像之间的结构一致性。 MIND是使用基于非局部补丁的自相似性定义的,并且依赖于图...
这点与一般的卷积神经网络不同,因为一般的网络会使用 padding ,这样会保证卷积前后的大小不变,但是 valid conv 会使卷积后的尺寸变小,所以要特别注意输入图像的尺寸。一个比较好的方法是从最小分辨率出发沿收缩路径的反方向进行计算,得到输入图像的尺寸。 预先计算权重图,以此计算后面的加权损失函数; 加权损失的权重...
检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+ 00:53 基于深度学习的交通信号灯检测识别系统【python源码】 基于YOLOv10深度学习的交通信号灯检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码 01:52 基于深度学习的工业链条缺陷检测与识别系统【python源码】 基于YOLOv10_v9_v8深度学习的工业链条缺陷检测与识别...
UNET：拼接特征向量；编码-解码结构；采⽤弹性形变的⽅式，进⾏数据增⼴；⽤边界加权的损失函数分离接触的细胞。[4]SegNet：记录池化的位置，反池化时恢复。[3]PSPNet：多尺度池化特征向量，上采样后拼接[3]Deeplab：池化跨度为1，然后接带孔卷积。ICNet：多分辨图像输⼊，综合不同⽹络⽣成结果。实验...
相比于Unet,Vnet其实就是Unet的一个变型。所以论文就不展开介绍了,了解了Unet的同学再去看Vnet的文章是比较轻松的。Vnet论文主要是针对医学图像提出的,作者使用的数据集是三维图像,而不是二维,这个和常见数据是有点区别,但其实做法类似。最后输出是单通道的三维数据,代表每个像素的前景/背景概率,如果概率>0.5...
对于编码器它实际上是重建图像本身。但重建图像本身的任务难度较大，可以猜测unet的效果会更好一些。
UNet 系列:做医学图像分割的任何人,都必须要会使用 nnU-Net,在这个时候,如果我们还有一张低分辨率的图片,虽然它的细节不够,但可以快速看到图上大概有哪些行星,那么小学生就
不使用UNet的话，这里就直接用一个两层全连接网络来预测噪声。看起来是个很简单的任务，但效果却非常之...