最重要的是编码和解码(encoder-decoder)的思路,编码和解码常用于压缩图像和去噪声,后来这个思路被用在了图像分割上,非常简洁好用。 UNet网络结构,最主要的两个特点是:U型网络结构和Skip Connection跳层连接。 UNet是一个对称的网络结构,左侧为下采样,右侧为上采样。 按照功能可以将左侧的一系列下采样操作称为encoder...
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...
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...
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...
Unet在医学图像上的适用与CNN分割算法的简要总结 一、相关知识点解释 1、图像分割中几种定义的区别 语义分割(Semantic Segmentation):就是对一张图像上的所有像素点进行分类。(eg: FCN/Unet/Unet++/...) 实例分割(Instance Segmentation):可以理解为目标检测和语义分割的结合。(eg: Mask R-CNN/...)相对目标检测...
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...
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...
总之,UNet++ 在图像分割领域具有广泛的应用前景,在不同领域和场景下都表现出了很高的性能和鲁棒性。 二、准备工作 2.1 Python 环境配置 使用UNet++ 进行图像分割,需要先配置Python环境和相关的深度学习框架。 基本的环境配置建议: 安装Anaconda:Anaconda 是一个流行的 Python 发行版,包含了许多常用的科学计算工具和库...
从零开始:使用UNet进行医学图像分割的实战指南 引言 医学图像分割是医学图像处理中的一项重要技术,它可以帮助医生更准确地识别和分析病变区域。UNet作为一种经典的全卷积神经网络(FCN),因其在医学图像分割领域的卓越表现而广受欢迎。本文将带您一步步搭建UNet模型,进行医学图像的分割。 一、环境配置 1. 创建虚拟环境 ...
此前的图像分割模型是Encoder-Decoder架构的变体,如U-Net和全卷积网络(FCN),他们有一个关键的相似之处:跳过连接,它将来自解码器子网络的深度、语义、粗粒度特征映射与来自编码器子网络的浅、低级、细粒度特征映射结合在一起。事实证明,跳跃连接在恢复目标对象的细粒度细节方面是有效的,即使在复杂的背景。跳过连接也...