作者认为网络结构上的改进并没有什么用,应该更多的关注结构以外的部分,比如预处理、训练和推理策略、后处理等部分。 目前为止nnUNet的代码已经被很多地方使用并且证明了它的效果,这不禁引起我们的深思,确实网络结构在这么多年来的所谓的创新,是不是真的都只是过拟合,都是论文作者的一厢情愿。 在没有充分的理论支撑...
thunil/Deep-Flow-Predictiongithub.com/thunil/Deep-Flow-Prediction 论文地址: https://arxiv.org/pdf/1810.08217.pdfarxiv.org/pdf/1810.08217.pdf
UNet++中引入的体系结构更改具有以下优点。首先,UNet++不易明确地选择网络深度,因为它在其体系结构中嵌入了不同深度的U-Net。所有这些U-Net都部分共享一个编码器,而它们的解码器则交织在一起。通过在深度监督下训练UNet++,可以同时训练所有组成的U-Net,同时受益于共享的图像表示。这种设计不仅可以提高整体分割性能,...
因为数据集是细胞组织的图像,细胞组织的边界每时每刻都会发生不规则的畸变,所以这种弹性变形的增广是非常有效的。论文笔记:图像数据增强之弹性形变(Elastic Distortions) 3.2 损失函数的权重 细胞组织图像的一大特点是,多个同类的细胞会紧紧贴合在一起,其中只有细胞壁或膜组织分割。因此,作者在计算损失的过程中,给两个...
Attention UNet论文提出了在UNet中引入注意力机制的概念，该机制在对编码器每个分辨率上的特征与解码器中对应特征进行拼接之前，使用了一个注意力模块。这个模块生成一个门控信号，用来控制不同空间位置处特征的重要性。此过程能更有效地调整特征的权重，从而提高模型的分割性能。Attention Gates（AGs）是一种...
人工智能顶会论文精讲 下栽地址:https://777it.cn/13943.html Unet算法是一种深度学习算法,主要用于图像分割和语义分割等任务。其架构包括编码器和解码器两个部分,其中编码器用于提取图像的特征,而解码器则将编码器输出的特征图恢复为与原始图像相同分辨率的分割结果。
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Unet 论文解读 代码解读 论文地址:http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 论文解读 network Architecture: a. U-net建立在FCN的网络架构上,作者修改并扩大了这个网络框架,使其能够使用很少的训练图像就得到很 精确的分割结果。 b.添加上采样阶段,并且添加了很多的特征通道,允许更多的原图像纹理的信息在高分辨率...
医学图像分割论文:Swin-Unet—Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation_202105.05537 摘要 CNN由于卷积操作的局部性,难以学习全局和长范围的语义信息。交互。 提出swin-unet,是一个像Unet的纯transformer,用于医学图像分割。采用层级的带移动窗口的swin transformer作为编码器,提取上下文特征。一个对称的...
[26]是首批在真实世界监控暴力检测数据集（RWF-2000）上评估性能的论文之一，而几乎所有之前的文献都是...