解释下,上述的Pytorch代码:torch.nn.Sequential是一个时序容器,Modules 会以它们传入的顺序被添加到容器中。比如上述代码的操作顺序:卷积->BN->ReLU->卷积->BN->ReLU。 DoubleConv模块的in_channels和out_channels可以灵活设定,以便扩展使用。 如上图所示的网络,in_channels设为1,out_channels为64。 输入图片大小为...
loss=dice_coef_loss, metrics=[dice_coef])returnmodel Unet的代码实现(pytorch版) """这是根据UNet模型搭建出的一个基本网络结构 输入和输出大小是一样的,可以根据需求进行修改"""import torch import torch.nnasnnfromtorch.nn import functionalasF # 基本卷积块classConv(nn.Module): def __init__(self,...
Unet是比较早的基于深度学习的分割算法了,优点是速度真的快(P100上基于VGG的backbone能跑到50帧),同时不是太开放的场景下可以做到令人满意的分割效果,在对实时性要求较高的场合下是比较适用的(不是所有的场合都能上MaskRCNN的,Backbone大一点,如果显卡差点就容易爆显存了。。),同时相比大分割网络的模型动辄几百Mb,...
看一下OutConv代码: classOutConv(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels):super(OutConv,self).__init__()self.conv=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=1)defforward(self,x):returnself.conv(x) 仍然采用了两次卷积,此时由于卷积核为1*1大小,因此不改变图片的大小,forwo...
UNet详解(附图文和代码实现) 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 卷积神经网络被大规模的应用在分类任务中,输出的结果是整个图像的类标签。但是UNet是像素级分类,输出的则是每个像素点的类别,且不同类别的像素会显示不同颜色,UNet常常用在生物医学图像上,而该任务中图片数据往往较少。所以,Ciresan等人训练...
使用PyTorch实现的UNet++模型代码:github.com/anshilaoliu/,该GitHub仓库会不断更新精读论文中遇到的感兴趣的模型网络代码,觉得有用可以点个Star。 论文总览: 提出了UNet++模型,UNet++是对原始UNet架构的一种改进,主要针对跳跃连接进行了优化。作者认为,在UNet中直接将编码器的浅层特征与解码器的深层特征相结合可能会...
这里的代码很简单,就是一个maxpool池化层,进行下采样,然后接一个DoubleConv模块。 至此,UNet网络的左半部分的下采样过程的代码都写好了,接下来是右半部分的上采样过程。 Up模块: 上采样过程用到的最多的当然就是上采样了,除了常规的上采样操作,还有进行特征的融合。
2.UNet Pytorch代码理解 2.1 UNet基本组件编码 2.1.1 卷积层编码 2.1.2 左部分层编码(下采样+卷积层) 2.1.3 右部分层编码(上采样+跳跃连接+卷积层) 2.1.4 输出层编码(输出结果采用1*1卷积) 2.2 UNet整体网络编码 1.UNet整体结构理解 关于UNet的介绍网上有很多,它在语义分割上的传奇地位是任何深度学习初学者...
深度学习中图像分割是属于像素级的分类,与目标检测和图像分类一样,经过卷积网络提前特征,只不过分割需要对这些特征在像素层面进行分类。 图像分割常应用于医学和无人驾驶领域,基于深度学习的图像分割以Unet为代表,也是很经典的网络,更是很多初学者接触的网络【也包括我】。这篇文章会大致讲一下Unet网络原理和代码,最终...
研究一个深度学习算法,可以先看网络结构,看懂网络结构后,再Loss计算方法、训练方法等。本文主要讲解UNet网络结构,以及相应代码的代码编写,其它内容会在后续章节进行说明。 一、前言 本文属于Pytorch深度学习语义分割系列教程。 该系列文章的内容有: Pytorch的基本使用 语义分割算法讲解 如果不了解语义分割原理以及开发环境的...