语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同,语义分割需要判断图像每个像素点的类别,进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。 上图为自动驾驶中的移动分割任务的分割结果,可以从一张图片中有效的识别出汽车(深蓝色),行人(红色),红绿...
医学图像分割:UNet算法在医学图像分割中表现出色。它可以用于肿瘤分割、器官分割、血管分割等任务,帮助医生快速准确地定位和量化感兴趣区域,提高诊断和治疗效果。 遥感图像分割:UNet算法可以应用于遥感图像分割,如土地利用分类、建筑物提取、道路提取等。通过将图像分割成不同的类别,可以帮助进行城市规划、资源管理和环境监...
UNet及其变体在多种医学图像分割任务中表现出色,包括血管分割、皮肤癌分割以及视网膜图像中的肺病变分割。UNet还被用于结合Transformer架构,如TransUNet,它结合了Transformer和UNet的优势,利用Transformer编码CNN特征图的标记图像块,提取全局上下文信息。此外,还有基于注意力机...
UNet主要贡献是在U型结构上,该结构可以使它使用更少的训练图片的同时,且分割的准确度也不会差,UNet的网络结构如下图: (1)UNet采用全卷积神经网络。 (2)左边网络为特征提取网络:使用conv和pooling (3)右边网络为特征融合网络:使用上采样产生的特征图与左侧特征图进行concatenate操作。(pooling层会丢失图像信息和降低...
Unet网络常用于医学图像分割,能够结合底层和高层的信息,类似FCN(「解读」还在裁剪图片训练?看它(FCN))。为什么在医学图像上比较适用? 首先,医学图像边界模糊,要求准确的分割结果(毕竟人命关天的事),而Unet结合了低分辨率和高分辨率信息,这便能提供更精确的分割结果。其次,人体内部结构相对固定,分布规律,语义明了,这...
图像分割是计算机视觉中的一种过程,其中图像被划分为不同的部分,每个部分代表一个特定的对象或区域。这种技术帮助计算机识别和理解图像中的各个元素,例如将猫与其背景区分开来。 U-Net 是一种特殊类型的神经网络,在这个任务中表现出色,它可以在多个尺度上分析图像,有效地识别和勾画复杂的细节和结构,从而提高分割过程的...
江河入海,知识涌动,这是我参与江海计划的第64篇 五、训练模型 5.1 模型训练流程 UNet 模型训练流程一般包括以下步骤: 数据准备:准备用于训练、验证和测试的数据集,包括原始图像和对应的分割标签。可以使用常见的数据增强技术(如随机翻转、旋转、缩放、对比度增强等)
UNet是一个经典的网络设计方式,在图像分割任务中具有大量的应用。也有许多新的方法在此基础上进行改进,融合更加新的网络设计理念,但目前几乎没有人对这些改进版本做过比较综合的比较。由于同一个网络结构可能在不同的数据集上表现出不一样的性能,在具体的任务场景中还是要结合数据集来选择合适的网络。
UNet被广泛的应用于图像分割(语义分割的模型),Unet 发表于 2015 年,属于 FCN 的一种变体。可以用于摇杆卫星影像的分割,工业上瑕疵划痕检测等。接下来我们来仔细讨论一下这个网络,并给出基于pytorch的代码。 一、网络结构 UNet闻如其名,整个网络架构就像是一个U字母一样。图像经过下采样,进行特征提取,再经过上采样...
U-Net是一种专为语义分割任务设计的深度学习架构,尤其在医学图像处理中大放异彩。它的独特之处在于其U形状的网络结构,由编码器和解码器组成。编码器通过卷积层逐步降低空间分辨率,捕捉图像的高级特征,而解码器则通过上采样操作将这些特征映射回原始分辨率的图像。U-Net的结构使其能够同时具备全局上下文信息和局部细节...