因此一些研究以 U-Net 作为基准模型，此外还有不少网络结构效果也不错。
Unet和Unet++验证集分数 我们注意到的第一件事是,在所有编码器中,Unet++的性能似乎都比Unet好。当然,有时这种差异并不是很大,我们不能说它们在统计上是否完全不同 —— 我们需要在多个folds上训练,看看分数分布,单点不能证明任何事情。第二,resnest200e显示...
三、nnUNet的性能对比 要全面评价nnUNet是否真的是最佳选择,我们还需要将其与其他同类工具进行性能对比。在这方面,国内外已经有许多研究者进行了相关的实验和评测。 从公开的实验结果来看,nnUNet在多个医学图像分割任务中都取得了领先的成绩。无论是在分割精度、运行速度还是模型稳定性方面,它都表现出了卓越的性能。
这里,我开始是自己实现了像素点的one-hot,但是后来我发现keras给了一个现成的to_categorical 方法,性能上差不多,只是更为简洁。同时,对于的网络修改成多分类的网络。 我们直接看结果吧,结果有几类,我也发现了一些问题,调试很久,不得要领,有懂的大家,帮忙分析下。 先看还算正常的效果: 不正常的: 多分类情况,...
UNet++性能的提升和参数量无直接关系,和网络结构有关。 为什么UNet++可以被剪枝? 测试时,剪掉部分对剩余结构不做影响;训练时,剪掉的分支对剩余部分有影响。 如何剪枝? 根据子网络在验证集的结果来决定剪多少。 剪枝好处在哪里? 模型的内存可以节省18倍 (移动端使用)。
图1 性能对比图 在Cityscapes上,在1080Ti上以250.4FPS的速度在测试集上实现了71.9%的mIoU,比最新方法快45.2%,在97.0FPS的情况下达到76.8%的mIoU,同时可以推断出更高分辨率的图像。 2 问题动机 为了更快的推理以达到实时的推理,很多的Researcher提出了很多的方法,也使用了很多轻量化的backbone,诸如DFANet、BiSeNetV1...
性能暴涨74% 49 0 00:54 App 强化学习+Transformer,29个创新点汇总 24 0 00:50 App 结合创新!频域+时间序列,预测误差降低64.7% 5614 4 08:01 App 【AI编程】超10倍性价比的DeepSeek+Cline完胜Cursor? 效果意想不到的好!如何设置+快速对比 29 0 00:52 App 特征融合颠覆式创新!计算成本直降40%,准确...
高分辨率脑肿瘤分割模型引入增强注意机制，克服分割挑战，表现优异，准确率高达99%。DA-TransUNet将Transformer和双注意力块与U-Net结合，提高特征提取能力与结构效率，改善医学图像分割性能。SCTV-UNet结合编码器注意力机制与复合损失函数DTVLoss，解决图像边界模糊和对比度弱问题，提升COVID-19分割网络表现。采...