效果方面,UNet在图像分割任务中表现出色,因此在图像序列预测任务中也可以取得不错的效果。通过合理设计网络结构和训练策略,可以使UNet在图像序列预测任务中取得较好的预测性能。但需要注意的是,在实际应用中需要根据具体任务和数据情况进行调参和优化,以获得更好的效果。
扩散模型中的一个关键组件是用于噪声预测的UNet。虽然一些工作已经探索了UNet解码器的基本属性,但其编码器在很大程度上仍未被探索。 我们首次对UNet编码器进行了全面的研究。就其在推理过程中的变化等重要问题提供了不一样的发现:我们发现编码器特征平缓地变化,而解码器特征在不同的时间步长上表现出实质性的变化。这种...
主要来衡量分割目标的拓扑形状效果。当pixel error很大但分割效果更好可以引入warping error,主要用来衡量分割目标的拓扑形状效果。将ground truth L*保持拓扑不变(没有分裂、合并、产生或消去空洞、增加或减少物体数量等,可以增减像素的数量),并只在一定范围产生像素变化,得到许多L,计算预测输出 T和 L 间的最小...
为了提升Unet的分割效果,可以采取以下方法: 1. 数据增强:数据增强是指通过对训练数据进行一系列变换,生成新的样本来扩充数据集。常用的数据增强方法包括随机旋转、随机缩放、随机裁剪等。通过数据增强可以增加训练样本的多样性,提高模型的泛化能力,从而提升Unet的分割效果。 2. 多尺度输入:Unet通常采用固定尺寸的输入...
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。
人像分割识别图片中人体的完整轮廓，与背景进行分割，返回灰度图和前景人像图；此技术应用于照片合成等场景。通过搭建UNet网络实现人像分割效果。Portrait 数据集 2000是一个由香港中文大学发布的高质量标注数据集，包含2000张自拍的人像图像。数据集用于训练人像分割模型。数据处理步骤包括将原始图片放入data/img...
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image SegmentationYouTuBe 作者频道:https://www.youtube.com/@phdvlog2024PS:大家如果对视频有疑问或者想和大佬进行讨论,欢迎大家移步油管。PPS:我创建了一个QQ群,欢迎大家进来,在群里讨论分享,大佬也会出没。群号
但是,直接对UNet进行简单的替换编解码器,效果应该也是差强人意或者效果就是很差的;之前也有一些同事,在对UNet进行改进的时候,也会遇到效果不好的问题。直接对UNet改进,个人认为有两个本质的原因会影响网络的效果。 首先,原始的UNet在编码器的网路结构是很浅的,同时没有加padding,使得解码器获取编码器的信息时,位...
UNet分割提取模型是用于图像分割任务的卷积神经网络，效果出色。该模型结构独特，能有效从图像中提取特定目标并进行分割。UNet模型由收缩路径和扩张路径构成，结构对称。收缩路径通过卷积和池化操作不断降低图像分辨率。扩张路径则借助上采样和卷积恢复图像尺寸与特征。模型中的跳跃连接能融合不同层次特征，提升分割精度。卷积...