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显示了最高的质量,同时仍然有合理的参数数量。有趣的是,如...
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,...
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。
我开门见山，先上结论：3D UNet不一定优于2D UNet。科学里面没有绝对的结论，但凡说A一定好于B，需要...
多模型比较分析:对UNet、Res-UNet、Attention Res-UNet和nnUNet四种深度学习模型在脑肿瘤、息肉和多类别心脏分割任务中的性能进行了详细比较,提供了全面的性能评估和对比。 模型性能评估:研究特别关注模型在精度、准确率、召回率、Dice相似系数(DSC)和交并比(IoU)上的表现,为模型在不同医学图像分割任务中的临床适用性...
PSPNet是由何恺明等人在CVPR 2017会议上发表的研究成果,该网络结构利用了金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)有效捕捉并整合多尺度全局上下文信息,以提升图像语义分割性能。 核心思想是提出了金字塔池化模块,模型带有空洞卷积; 金字塔池化(Pyramid pooling)融合了四个比例的特征,结合多尺寸信息:SPP ...
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...