UNET模型是由卷积神经网络演变过来,一般的卷积神经网络将其任务集中在图像分类上,其中输入多是图像输出是标签,而在医学和其他学科中,需要输出是图像,输出也是图像。 UNET模型主要解决的就是这类问题,它能够定位和区分边界,并且输出的大小和输出的大小相同。 文章目录 模型概况 用2D网络逐行分析 1. 下采样,卷积 2. ...
Concat操作也很好理解,举个例子:一本大小为10cm10cm,厚度为3cm的书A,和一本大小为10cm10cm,厚度为4cm的书B。 将书A和书B,边缘对齐地摞在一起。这样就得到了,大小为10cm*10cm厚度为7cm的一摞书。 这种“摞在一起”的操作,就是Concat。 同样道理,对于feature map,一个大小为25625664的feature map,即feat...
UNet总体上分为编码器和解码器,其中编码器负责提取特征信息,解码器负责还原特征信息;编码器主要由4个块组成,每个块分别由2个卷积层、1个最大池化层组成。解码器也是由4个块组成,每个块都是由1个上采样层、2个卷积层组成,详细信息请见下图。 三、网络组成部分实现 第1步:导入需要的包 import torch import torc...
例如 MobileNetV2。MobileNetV2 是一种适用于移动设备的轻量级网络，具有较小的模型大小和计算开销，但仍...
至于数据集,卵巢肿块的分割非常具有挑战性,图像的分割区域通常在大小、形状、位置和纹理上都存在差异,使得检测肿块更加困难。在肺部分割数据集中,识别肺部的范围相对容易,因为与背景相比,它具有明显的特征,每个模型在肺部分割任务中表现出色。 4、数据集挑战和问题 ...
一、FCN全卷积网络模型 FCN网络模型全称为全卷积神经网络模型(Fully Convolution Network),该模型是2015年由Jonathan Long等人在一篇论文《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》中提出的语义分割模型。该模型算得上是深度学习用于语义分割领域的开山之作,在后续的语义分割模型中都可以看到FCN模型的...
一、模型结构 VT-UNet结构如上图所示,模型的输入是大小为D×H×W×C的3D体积,输出是一个D×H×W×K的3D体积,表示体素级类标签。 VT编码器。VT编码器由 3D补丁分区层和线性嵌入层组成,3D补丁合并层后跟着两个连续的VT编码器块。 a、3D补丁分区。基于Transformer的模型使用一系列标记。VT-UNet的第一个块接受...
5.1 模型调优提升图像预测精度最有效的方法是更换模型结构,优秀的网络模型决定了精度的上限,随着网络复杂程度的提高,模型训练时长以及模型参数大小都会有大的飞跃,在确定选用哪种网络模型后,模型参数调整可以小幅度提升模型精度的效果,可以总结为模型结构粗调,模型参数微调。
UNet 模型由两部分组成:编码器(Contracting Path)和解码器(Expanding Path),中间通过跳跃连接(Skip Connections)相连。 编码器(收缩路径) 编码器部分主要用于提取输入图像的特征。 它由一系列的卷积层、ReLU激活函数、最大池化层(Max Pooling)组成。 每个卷积层通常包含两次卷积操作(使用 3x3 卷积核),每次卷积操作后...