语义分割运用上采样(UNet为双线性插值):从FCN全卷积神经网络开始以反卷积等上采样方式取代全连接层来更好地保留位置信息,形成了Encoder-Decoder结构 卷积过程如下: 输入4x4特征图X经过3x3卷积核K步长为1,nopadding卷积后输出2x2的Y 卷积过程可以通过矩阵乘法表示为Y = M * X, M为4x16稀疏矩阵: X的16个元素(4x...
5模型训练:使用训练集对 UNet 模型进行训练。在训练过程中,选择合适的损失函数(如交叉熵损失函数、Dice 损失函数),并使用合适的优化算法(如 Adam 优化器)进行参数更新。6模型评估:使用验证集对训练好的模型进行评估,计算分割结果与标签之间的交并比(IoU)等指标,评估模型的性能和泛化能力。7模型应用:使用测试集对...
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深度学习!【UNet图像语义分割算法精讲】华理博士这套深度学习语义分割教程实在太强了!人人都能学会!手把手教你撸代码!——(人工智能、深度学习、AI)共计44条视频,包括:1. 1-语义分割与实例分割概述、2. 2-分割任务中的目标函数定义、3. 3-MIOU评估标准等,UP主更多
在图像分割实例中,常用 Dice 指标评价图像分割模型的质量(何奕松等,2019),其本质是计算两个样本的相似度,取值范围介于 0~1 之间,分割结果最好时为 1,最差时为 0,Dice 指标常用的计算方法如公式如下所示。…
基于UNet的语义分割算法 语义分割miou 在TF1.x版本中 miou指标可以使用tf.metrics.mean_iou 进行计算: tf.metrics.mean_iou(labels, predictions, num_classes) 1. 但是该方法有如下几点限制: 1. 无法在动态图中使用,例如Tensorflow2.x版本中(注:TF2.x中api移动到了tf.compat.v1.metrics.mean_iou中),由于...
unet算法是一种全卷积神经网络(FCN),由Ronneberger等人在2015年提出。它具有编码器和解码器的结构,通过捕获图像中的局部特征和上下文信息来实现语义分割。在训练过程中,unet算法还采用了数据增强和dropout等技术来提高模型的泛化能力,从而在医学图像分割等领域取得了不错的效果。 3. deeplabv3算法介绍 deeplabv3算法是...
UNet++ 算法是基于 UNet 算法的改进版本,旨在提高图像分割的性能和效果。它由 Zhou et al. 在论文 "UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation" 中提出。 与UNet 不同,UNet++ 引入了一种“嵌套结构”,通过逐层向上和向下的卷积特征融合,从而增强了模型的表达能力和上下文感知能力。
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