2015年提出的UNet模型是语义分割领域的一个优秀代表，以其轻量化与高性能的特点，常作为基线模型用于语义分割任务，至今仍受到广泛认可。UNet属于全卷积神经网络，其名称来源于其独特的“U”形结构。最初，UNet是为了解决医疗影像语义分割问题而设计的，但随着时间的推移，它也成为了语义分割任务的多面手，...
原始UNet的参数量在28M左右(上采样带转置卷积的UNet参数量在31M左右)，而如果把channel数成倍缩小，模型...
UNet是一种常用于图像分割任务的深度学习架构。它由Ronneberger等人于2015年提出,基于全卷积网络(Fully Convolutional Network)的思想,通过编码器-解码器结构实现了高效而精确的图像分割。在本文中,我们将回答与UNet相关的一些面试题目。 1.请解释一下UNet的结构和工作原理。 UNet的结构可以分为编码器和解码器两个部分...
UNet网络是一种用于医学图像分割的卷积神经网络(CNN)架构,由Ronneberger等人于2015年首次提出。该网络以其独特的U型结构而闻名,它由编码器和解码器两部分组成。 UNet网络的起源可以追溯到2015年,当时医学图像分割领域面临着一些挑战,如图像分辨率低、噪声大、类内变异性高等。传统的图像分割方法在解决这些问题时存在一定...
首先,UNET的计算复杂度较高,特别是对于大尺寸的图像,需要较长的训练和推理时间。其次,UNET对于类别不平衡的图像分割问题表现不佳,容易将数量较少的类别预测为数量较多的类别。此外,UNET在处理细粒度的分割任务时可能存在一定的误差,无法完美地保留细节信息。 为了克服这些局限性,研究人员提出了许多改进的UNET模型。例如...
1.UNet的提出是为了解决什么问题? 一般认为使用带注释的训练样本越多训练出来的深度神经网络越好,但是在UNet所应用的医学领域中并没有那么多的数据供应给模型训练。UNet想使用在医学图像的分割上,在UNet提出的2015年,CNN在图片分类上!取得了很好的成果,但是分割任务是需要为每个像素都分配类标签,而不是为整张图分类...
Swin-Unet网络架构是由曹等人于2023年提出的。模型结构如图4所示。与Trans-Unet不同,后者将U-Net编码器中的卷积块替换为Transformer块,Swin-Unet则利用Swin Transformer块来从输入图像中提取分层特征。Swin-Unet是第一个纯Transformer-based的U形架构。Swin Transformer将传统Transformer的一维序列扩展为二维图像块,并采用...
U-net作为2015年提出的一篇语义分割的文章，目前基模型及其变种（Res-unet,Attention-unet)仍广泛应用于...
不同数据集的最优的深度是不一样的, 但是总不能把所有不同深度的U-Net都训练一遍,太耗时间了,于是提出unet++ 模型架构: 这个综合长连接和短连接的架构就是UNet++。 UNet++的优势是可以抓取不同层次的特征,将它们通过特征叠加的方式整合,加入更浅的U-Net结构,使得融合时的特征图尺度差异更小。
UNet(或称为U-Net)是一种用于图像分割的深度学习架构。它由Ronneberger等人在2015年提出,并在医学图像分割领域取得了巨大成功。UNet的结构简单而强大,使用了编码器-解码器的形式,并添加了跳跃连接,能够有效地处理图像的细节信息。本文将详细介绍UNet的训练过程,并逐步解释每个步骤。 一、数据准备 UNet的训练需要大量...