UNet是一个对称的网络结构,左侧为下采样,右侧为上采样; 下采样为encoder,上采样为decoder; 四条灰色的平行线,就是在上采样的过程中,融合下采样过程的特征图的通道,Concat 原理就是:一本大小为10cm10cm的书,厚度为3cm的书本(10103)的A书,和一本大小为10cm10cm,厚度为4cm的B书(10103) 将A书和B书,边缘对...
ResNet-Unet结构是一种基于ResNet和Unet的深度学习神经网络结构,它的主要思想是将ResNets的残差块与U-Net的编码解码结构组合在一起,以实现更精确的图像分割。 以下是该结构的简略介绍: 1、编码器:使用ResNet提取输入图像的高级特征。ResNet是一种深度残差网络,其层数可以超过100,可用于提取图像中复杂的特征。 2、...
「从UNet的网络结构我们会发现两个最主要的特点,一个是它的U型结构,一个是它的跳层连接。」其中UNet的编码器一共有4次下采样来获取高级语义信息,解码器自然对应了4次上采样来进行分辨率恢复,为了减少下采样过程带来的空间信息损失跳层连接被引入了,通过Concat的方式使得上采样恢复的特征图中包含更多low-level的语义...
整个U-Net网络结构类似于一个大型的字母U,与FCN都是很小的分割网络,既没有使用空洞卷积,也没有后接CRF,结构简单。 1. 首先进行Conv+Pooling下采样; 2. 然后反卷积进行上采样,crop之前的低层feature map,进行融合; 3. 再次上采样。 4. 重复这个过程,直到...
Unet网络结构图 整个U-Net网络结构类似于一个大型的字母U,与FCN都是很小的分割网络,既没有使用空洞卷积,也没有后接CRF,结构简单。 1. 首先进行Conv+Pooling下采样;2. 然后反卷积进行上采样,crop之前的低层feature map,进行融合;3. 再次上采样。4. 重复这个过程,直到获得输出388x388x2的feature map,5. 最后...
再看unet部分,基本的结构是1个ResnetBlock加上1个SpatialTransformer为一组,在几个组(图中是两个组)后会嵌入一个DownSample模块,继而循环。 ResnetBlock、SpatialTransformer、DownSample等等组件都是我们需要去关注的。 unet的默认参数 看一个模型,最主要的是关注它的初始化方法__init__看看如何构建模型,以及看看...
1、ResNet2、ResNeXt3、DenseNet4、Dence Unet 1、ResNet 《Deep Residual Learning for Image Recognition》https://arxiv.org/abs/1512.03385 在模型发展中,网络的深度逐渐变大,导致梯度消失问题,使得深层网络很难训练,梯度反向传播到前面的层,重复相乘可能使梯度无穷小,随着网络的层数更深,其性能趋于饱和,甚至开始...
1、基于卷积神经网络的CV Backbone:1.Resnet系列;2.Unet系列等; 2、基于Transformer的 CV Backbone:1.Vit系列等; 3、在多模态中常用的backbone如:SAM/Clip等 FROM:https://www.big-yellow-j.top/posts/2025/01/18/CV-Backbone.html 一、基于卷积神经网络的CV Backbone: ...
知识点2:input image需要通过CNN网路提取特征,这里使用的是飞桨预训练的resnet50网络。 知识点3:PSPmodule将CNN的输出划成四个通道,然后进行上采样,全局特征和局部特征进行融合得到2C通道。In [9] """ paddlepaddle-gpu==2.2.1 time:2021.07.16 9:00 author:CP backbone:PSPnet """ import paddle import pad...
超全超简单!一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽! 迪哥人工智能教程 20:09 046_基于卷积神经网络ResNet的图像分类算法 宝可梦识别案例 Matlab实现过程 阿飞_Y 2:28:54 基于卷积神经网络的图像识别分类 数据增强实例 计算机视觉必备初级项目!