写的比我这个好,233 Unet是在Fcn基础上提出的一种应用于医学影响的分割网络。医学影像的特点是1、数据集小。2、单张图片大。 由于以上医疗影像的特点,我们无法直接用Fcn进行分割学习。一个德国团队提出了Unet网络设计在,做到了仅仅用30张医疗影响的数据集就取得了相当不错的效果。我认为Unet与fcn主要有以下几点差异...
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不过这里的网络使用了更大的,长度为16的一维卷积核,而原ResNet用于二维图像分类,则倾向于使用尺寸为3×3的小卷积核。个人认为这种尺寸上的不同主要还是源于ECG信号和图像数据的本质不同。一般直接输入网络的图像分辨率较低,哪怕在感受野最小时,3×3的区域也很有可能包含了具有意义的变化;而对于ECG这样的低频,低采...
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