UNet 网络结构 UNet的网络结构是参考了FCN的全卷积结构的(FCN),但是认为FCN的这种直接升维的方式不好,改成了慢慢升维的过程,并且在每次升维的过程中都利用了在卷积降维过程中的原始信息。 结构如图:形状就是一个U型结构,所以叫做UNet。 左边和之前说到的FCN结构一致,在论文中contracting path,就是提取高维特征的过程...
用上述的DoubleConv模块、Down模块、Up模块就可以拼出UNet的主体网络结构了。UNet网络的输出需要根据分割数量,整合输出通道,结果如下图所示: 操作很简单,就是channel的变换,上图展示的是分类为2的情况(通道为2)。 虽然这个操作很简单,也就调用一次,为了美观整洁,也封装一下吧。 classOutConv(nn.Module):def__init...
这里的融合也是拼接。 该网络由收缩路径(contracting path)和扩张路径(expanding path)组成。其中,收缩路径用于获取上下文信 【1.1】网络优点 (1) overlap-tile策略 (2)数据增强(data augmentation) (3)加权loss 【1.2】网络缺点 U-Net++作者分析U-Net不足并如何做改进:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44958351 参...
用上述的DoubleConv模块、Down模块、Up模块就可以拼出UNet的主体网络结构了。UNet网络的输出需要根据分割数量,整合输出通道,结果如下图所示: 操作很简单,就是channel的变换,上图展示的是分类为2的情况(通道为2)。 虽然这个操作很简单,也就调用一次,为了美观整洁,也封装一下吧。 代码语言:javascript 复制 classOutConv...
Unet网络结构图 整个U-Net网络结构类似于一个大型的字母U,与FCN都是很小的分割网络,既没有使用空洞卷积,也没有后接CRF,结构简单。 1. 首先进行Conv+Pooling下采样; 2. 然后反卷积进行上采样,crop之前的低层feature map,进行融合; 3. 再次上采样。
Unet网络结构图 整个U-Net网络结构类似于一个大型的字母U,与FCN都是很小的分割网络,既没有使用空洞卷积,也没有后接CRF,结构简单。 1. 首先进行Conv+Pooling下采样; 2. 然后反卷积进行上采样,crop之前的低层feature map,进行融合; 3. 再次上采样。
Unet主要用于图像分割问题。图1是Unet论文中的网络结构图。 https://arxiv.org/abs/1505.04597 很多分割网络都是基于FCNs做改进,包括Unet。Unet包括两部分,可以看右图,第一部分,特征提取,VGG类似。第二部分上采样部分。由于网络结构像U型,所以叫Unet网络。
用上述的DoubleConv模块、Down模块、Up模块就可以拼出UNet的主体网络结构了。UNet网络的输出需要根据分割数量,整合输出通道,结果如下图所示: 操作很简单,就是channel的变换,上图展示的是分类为2的情况(通道为2)。 虽然这个操作很简单,也就调用一次,为了美观整洁,也封装一下吧。 Python class OutConv(nn.Module): ...
Unet所使用的加强特征提取网络是一个U的形状。 利用第一步我们可以获得五个初步的有效特征层,在加强特征提取网络这里,我们会利用这五个初步的有效特征层进行特征融合,特征融合的方式就是对特征层进行上采样并且进行堆叠。 为了方便网络的构建与更好的通用性,我们的Unet和上图的Unet结构有些许不同,在上采样时直接进行...
网络结构 本文提出了一个分割网络——Unet,Unet借鉴了FCN网络,其网络结构包括两个对称部分:前面一部分网络与普通卷积网络相同,使用了3x3的卷积和池化下采样,能够抓住图像中的上下文信息(也即像素间的关系);后面部分网络则是与前面基本对称,使用的是3x3卷积和上采样,以达到输出图像分割的目的。此外,网络中还用到了特征...