语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。 上图为自动驾驶中的移动分割任务的分割结果,可以从一张图片中有效的识别出汽车(深蓝色),行人(红色),红绿灯(黄色),道路(浅紫色)等 Unet可以说是最常用、最简单的一种分割模型了,它简单、高效、易懂、容易构建、可以从小数据集中训练。 Unet...
其实我理解就是一种先验知识,作为一个mask来参与网络的训练。指导网络学习到这样一种分割方法。 We pre-compute the weight map for each ground truth segmentation to compensate the different frequency of pixels from a certain class in the training data set, and to force the network to learn the small...
这是重新构建了的Unet语义分割网络,主要是文件框架上的构建,还有代码的实现,和之前的语义分割网络相比,更加完整也更清晰一些。建议还是学习这个版本的Unet。 学习前言 还是快乐的pytorch人。 什么是Unet模型 Unet是一个优秀的语义分割模型,其主要执行过程与其它语义分割模型类似。 Unet可以分为三个部分,如下图所示: 第...
1 介绍在语义分割领域,基于深度学习的语义分割算法开山之作是FCN(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation),而UNet是遵循FCN的原理,并进行了相应的改进,使其适应小样本的简单分割问题。UNet…
unet做语义分割 unet语义分割原理 目录 一、网络结构 (一)左半部分(特征提取部分) (二)右半部分(特征融合部分) (三)代码实现 (二)重叠平铺策略 (三)加权损失 (四)随机弹性形变 一、网络结构 (图源来自网络) 这个结构的思想其实就是先对图像进行卷积+池化,进行特征提取,也就是U型的左半部分,然后对图像拼接+...
Unet在医学图像分割上大有实用价值,也表现出很好性能。医学图像分割作为大热方向,研究前景很好,但是目前亟待解决的问题一是数据集太少(病人当然不愿意大肆公布自己的病),二是图片标注太少(这需要专业医生的帮助)。 欢迎前来留言/私信、互相讨论,感谢支持~
UNet结合注意力机制能够有效提升图像分割任务的性能。 具体来说,通过将注意力模块集成到UNet的架构中,动态地重新分配网络的焦点,让其更集中在图像中对于分割任务关键的部分。这样UNet可以更有效地利用其跳跃连接特性,以精细的局部化信息来提升分割精度。 这种策略可以帮助UNet更精确地界定目标边界,提升分割精度和效率。同...
UNet图像分割模型相关总结 1.制作图像分割数据集 1.1使用labelme进行标注 (注:labelme与labelImg类似,都属于对图像数据集进行标注的软件。但不同的是,labelme更关心对象的边缘和轮廓细节,也即通过生成和训练图像对应的mask来实现图像分割的目的。这里的分割一般使用的是闭合多边形折线来进行标注,每张图片标注完成后,按下...
FCN网络模型全称为全卷积神经网络模型(Fully Convolution Network),该模型是2015年由Jonathan Long等人在一篇论文《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》中提出的语义分割模型。该模型算得上是深度学习用于语义分割领域的开山之作,在后续的语义分割模型中都可以看到FCN模型的影子。其模型结构和CNN...
整个U-Net网络结构类似于一个大型的字母U,与FCN都是很小的分割网络,既没有使用空洞卷积,也没有后接CRF,结构简单。 1. 首先进行Conv+Pooling下采样; 2. 然后反卷积进行上采样,crop之前的低层feature map,进行融合; 3. 再次上采样。 4. 重复这个过程,直到...