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...
在TransUNet中,Transformer模块嵌入在U型架构内,从图像中提取全局信息,增强了模型的语义表示能力,并使其更适合处理大尺寸、高分辨率的医学图像。 另一方面,Swin-Unet是另一种引入了Swin Transformer模块的新型分割模型,以提高计算效率。Swin Transformer是一种分层自注意力机制,将输入特征图分解为多个Patches,每个Patch独立...
均方误差(Mean Squared Error,MSE):用于测量生成的图像与真实图像之间的像素级误差。 结构相似性指数(Structural Similarity Index,SSIM):用于测量生成图像与真实图像之间的结构相似性,包括对比度、亮度和结构。 Dice系数(Dice Coefficient):通常用于图像分割任务,衡量模型的分割结果与真实分割的重叠程度。 交并比(Intersecti...
介绍 语义分割是计算机视觉的一个问题,我们的任务是使用图像作为输入,为图像中的每个像素分配一个类。在语义分割的情况下,我们不关心是否有同一个类的多个实例(对象),我们只是用它们的类别来标记它们。有多种关于不同计算机视觉问题的介绍课程,但用一张图片可以总结不同的计算机视觉问题: 语义分割在生物医学图像分析...
FCN网络模型全称为全卷积神经网络模型(Fully Convolution Network),该模型是2015年由Jonathan Long等人在一篇论文《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》中提出的语义分割模型。该模型算得上是深度学习用于语义分割领域的开山之作,在后续的语义分割模型中都可以看到FCN模型的影子。其模型结构和CNN...
2.Unet的最重要的是,他还保留了位置信息,讲低级特征图和编码部分对应连接,保留位置信息,所以可以用于图像生成、图像的语义分割和GAN相结合等等,和胶囊网络的比较? 3.U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation,是边缘检测的论文,边缘检测这类问题,标签数据是非常少且昂贵的,而要训练deep networ...
UNet结合注意力机制能够有效提升图像分割任务的性能。 具体来说,通过将注意力模块集成到UNet的架构中,动态地重新分配网络的焦点,让其更集中在图像中对于分割任务关键的部分。这样UNet可以更有效地利用其跳跃连接特性,以精细的局部化信息来提升分割精度。 这种策略可以帮助UNet更精确地界定目标边界,提升分割精度和效率。同...
UNet 的初衷是为了解决医学图像分割的问题,在解决细胞层面的分割的任务方面,其在 2015 年的 ISBI cell tracking 比赛中获得了多个第一。之后,UNet 凭借其突出的分割效果而被广泛应用在语义分割的各个方向(如卫星图像分割,工业瑕疵检测等)。 2. UNet 详解
FCN网络模型全称为全卷积神经网络模型(Fully Convolution Network),该模型是2015年由Jonathan Long等人在一篇论文《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》中提出的语义分割模型。该模型算得上是深度学习用于语义分割领域的开山之作,在后续的语义分割模型中都可以看到FCN模型的影子。其模型结构和CNN...
论文标题为U-Net:生物医学图像分割的卷积网络。该论文提出了一个U型的网络结构,包括一个收缩路径(下采样)和一个对称的扩张路径(上采样),以及跳跃连接来融合不同层级的特征信息。这种结构能够有效地捕捉图像中的上下文信息,实现精确的像素级分割。 关于模型细节部分,只看论文难免管中窥豹,难以窥见全貌,所以还得看模型...