UNet的算法框架主要由编码器和解码器两个部分组成。编码器使用卷积层和池化层来逐渐减小特征图的尺寸和维度,同时增加特征图的通道数,以便提取输入图像的高级别特征。 解码器则使用反卷积层(或上采样)和卷积层来逐渐还原特征图的大小和维度,最终输出与原始图像大小相同的特征图。 在编码器和解码器之间,UNet还引入了跳...
上图是针对任意大小的输入图像的无缝分割的Overlap-tile策略。如果我们要预测黄色框内区域(即对黄色的内的细胞进行分割,获取它们的边缘),需要将蓝色框内部分作为输入,如果换色区域在输入图像的边缘的话,那么缺失的数据使用镜像进行补充。如上图左边图像所示,输入图像周围一圈都进行了镜像补充。 因为进行的是valid卷积,...
【医学图像分割】Weak-Mamba-UNet:Visual Mamba 使 CNN 和 ViT 更好地用于基于 Scribble 的医学图像分割 作者:Ziyang Wang, Chao Ma 中文摘要: 医学图像分割越来越依赖深度学习技术,但良好的性能往往伴随着高昂的注释成本。 本文介绍了 Weak-Mamba-UNet,这是一种创新的弱监督学习 (WSL) 框架,它利用了卷积神经网...
AgileFormer是为医学图像分割而设计的空间敏捷ViT-UNet。利用公开数据集对三个分割任务进行了实验,验证了该方法的有效性。 图1 AgileFormer的结构。 02 拟解决的问题 1. 异构目标对象的处理:医学图像分割任务中的目标对象(如不同的器官)可能在形状和大小上存在显著差异,传统的ViT-UNet模型可能无法有效捕捉这些变化。
1. UNet 1.1 Overview && Abstract 论文题目:U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 论文地址:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-24574-4_28#preview 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...
本文主要介绍如何通过unet模型来训练自己的图像分割模型。即使没有编程经验,对照步骤执行也能训练模型。文中涉及的显微镜细胞图像分割数据集、模型训练代码(pytorch)、unet中文版论文等资源放于文末获取。 目录 1.论文摘要 2.算法简述 3.代码介绍 4.数据准备 ...
基于轮廓的概率模型用于医学超声图像分割的CP-UNet 作者:Ruiguo Yu, Yiyang Zhang, Yuan Tian, Zhiqiang Liu, Xuewei Li, Jie Gao 原文链接:https://arxiv.org/abs/2411.14250 论文创新点 基于轮廓的概率分割模型:作者提出了一...
提出swin-unet,是一个像Unet的纯transformer,用于医学图像分割。采用层级的带移动窗口的swin transformer作为编码器,提取上下文特征。一个对称的、带有patch展开层的、基于swin-transformer的解码器用于上采样操作,恢复特征图的空间分辨率。 在直接下采样输入和上采样输出4倍时,在多器官和心脏分割任务上证明,提出的网络超过...
UNet是一种采用编码-解码结构的深度学习网络,在医学图像分割中有着广泛的应用。结合多尺度特征是实现精确分割的重要因素之一。UNet++在UNet基础上进行改进,它是...尺度中表达足够的信息,仍然有很大的改进空间。在这篇论文中,我们提出了一种新颖的UNet3+(UNet+++),它利用了全尺度的跳跃连接(skipconnection)和深度...
[论文解读] Non-local U-Net for Biomedical Image Segmentation 非局部Unet在生物医学图像分割中的应用,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。