如果训练集与测试集是从同一个数据划分出来的，但测试结果仍然不好，极有可能是过拟合了，分析如下：...
4.1 实验结果 4.2 评价指标 五、后续已经做的和可以做的研究 一、论文思想与贡献 1.1 基本思想 U-Net 是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net 的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本,并通过独特的网...
针对使用Unet预测的结果全是黑(白)色的分析及解决方案 •出现该问题的原因是:选用的loss函数有问题,目前使用的loss函数是binary_corssentropy,这种loss函数将正样本和负样本均拿来计算loss值 •在医学图像分割的例子中,正样本(目标、器官等)非常的少,仅仅占图像面积中极少的一部分,但是负样本(背景或者无关区域)...
数据增强:在训练过程中使用数据增强技术,比如随机裁剪、旋转、翻转等,增加样本的多样性,提高模型的泛化能力。 通过以上步骤,你可以在UNet上利用迁移学习获得更好的结果,尤其是在数据量较小的情况下,迁移学习可以帮助模型更好地学习特征表示,提高模型的性能。
1.1 我用UNet模型来检测表格的行列线,模型(基于pytorch)训练好之后预测准确,想转换成ONNX模型来部署,结果遇到了转换后的ONNX模型推理结果有误的问题 2 问题排查: 2.1 输入图片、预处理以及后处理是否一致 pytorch模型下推理输入的是图片的tensor,输出保存的也是4维tensor;ONNX模型推理输入的也是图片的像素array,输出...
nnUNet_results是一个用于保存nnUNet模型训练结果的文件。nnUNet是一个基于U-Net架构的深度学习模型,用于解决医学图像分割等问题。nnUNet模型训练过程中,会将每次训练的结果保存在nnUNet_results文件夹中。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
UNet结构图显示，其包含5个阶段，每个阶段的过滤器数量为32, 64, 128, 256, 512。我们假设原始输入通道为1，输出分割图为两类，计算UNet的参数量。UNet主要由卷积、BN层、转置卷积构成，计算每个组件的参数量，最后求和得到未加入BN的UNet参数量，加上BN层参数后得到总参数量，结果为7765442。验证计算...
首先，我们需要审视Swin Unet网络的架构和参数设置。网络的深度、宽度以及所使用的激活函数等参数可能对输出结果有直接影响。若网络参数配置不当，如过拟合或欠拟合，都可能导致细节丢失。此时，建议调整网络结构，优化参数，比如增加网络深度，调整卷积核大小或改变学习率等，以提升模型对细节的捕捉能力。其次...
基于这个神经网络,图像特征可以自动提取并用于分割任务。在医学图像分割中,已经使用了几种深度学习模型并取得了优异的结果,例如U-Net,UNet++,3D U-Net,V-Net,Attention-UNet,TransUNet和Swin-Unet。 2.1、U-Net U-Net是医学图像分割模型中最知名的网络架构之一。它是由Ronneberger等人在2015年的ISBI挑战中提出的。
UNet的参数量适中，通常在28M左右，模型轻量级，不易过拟合，适合医学影像数据量较少的情况。同时，UNet可以处理多模态数据，通过学习不同模态的特征，提高分割精度。对于可解释性问题，UNet通过画activation map等方法，使得模型的决策过程更加透明，帮助医生理解模型的预测结果。然而，UNet在医学图像分割任务...