Unet3+的全尺度深度监督与UNet++中的深度监督不同之处在于监督的位置不同,前者监督的是网络解码器每个阶段输出的特征图,后者监督的是网络第一层中的四张特征图(其中三张为跳跃连接中卷积块的输出特征图,一张为解码器最后输出的特征图)。此外,在UNet3+中,为了实现深度监督,每个解码器阶段的最后一层被送入...
Unet3+的全尺度深度监督与UNet++中的深度监督不同之处在于监督的位置不同,前者监督的是网络解码器每个阶段输出的特征图,后者监督的是网络第一层中的四张特征图(其中三张为跳跃连接中卷积块的输出特征图,一张为解码器最后输出的特征图)。此外,在UNet3+中,为了实现深度监督,每个解码器阶段的最后一层被送入...
Unet3+的全尺度深度监督与UNet++中的深度监督不同之处在于监督的位置不同,前者监督的是网络解码器每个阶段输出的特征图,后者监督的是网络第一层中的四张特征图(其中三张为跳跃连接中卷积块的输出特征图,一张为解码器最后输出的特征图)。此外,在UNet3+中,为了实现深度监督,每个解码器阶段的最后一层被送入...
为了弥补UNet和UNet++的缺陷,UNet 3+中的每一个解码器层都融合了来自编码器中的小尺度和同尺度的特征图,以及来自解码器的大尺度的特征图,这些特征图捕获了全尺度下的细粒度语义和粗粒度语义。 附: 六、DeepLab v3+算法简阅[6] DeepLab v3+结构图
UNet3+全尺寸深监督是每个解码器对应一个侧输出(side output),通过ground truth进行监督。为了实现深度监控,每个解码器的最后一层被送入一个普通的3 × 3卷积层,然后是一个双线性上采样和一个sigmoid函数。 此处进行双线性上采样的目的我认为主要有两个: ...
UNet 3+特别适用于不同大小的器官分割，不仅提高了精度，还减少了网络参数，提高了计算效率。此外，我们提出了一种混合损失函数，并设计了一个分类指导模块以增强器官边界并减少非器官图像的过度分割。实验结果表明，UNet 3+在两个数据集上验证了其有效性。与UNet和UNet++相比，UNet 3+的性能得到了显著...
十多年一线大厂经验,算法专家,带领百人团队,研究领域包括图像/视频降噪、图像压缩、图像超分、目标检测、语义分割、模型压缩以及OCR。接下来播放 自动连播 00:57 医学图像算法之基于Unet的神经元结构分割 AI街潜水的八角 26 0 00:32 医学图像算法之基于Unet的胸部CT分割 AI街潜水的八角 9 0 00:34 医学...
3-Unet升级版本改进是使用注意力机制来做Unet医学图像分割的解释和Pytorch实现!人工智能/深度学习/神经网络/机器学习/计算机视觉/AI/自然语言处理的第3集视频,该合集共计10集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
UNet++只是针对于同一尺度的稠密连接,而UNet3+则是跨尺度的稠密连接 UNet3+横纵信息互相交融,像极了国内高铁的“八横八纵”的高铁网,可以获得更大范围的信息融合与流通。又一次感觉很多算法上的设计思想都有异曲同工之妙,亦或者说是源于生活。 当然,UNet3+效果在医疗图像上分割有着不俗的效果,还有一部分是来源...
总之,我们的主要贡献有四方面:(一)设计一个新的UNet 3+来充分利用多尺度特征,引入全尺度的skip connection,该连接结合了来自全尺度特征图的低级语义和高级语义,并且参数更少;(二)进行深度监督,从全面的聚合特征图中学习层次表示,优化了混合损失函数以增强器官边界;(三)提出分类指导模块,通过图像级分类联合训练,减少...