你需要准备一个包含模糊图像和对应清晰图像的数据集。这些数据将用于训练UNet模型以学习从模糊图像到清晰图像的映射。 对数据集进行预处理,以符合Unet模型的输入要求: 数据预处理步骤可能包括调整图像大小、归一化、数据增强等。确保输入到UNet模型的图像尺寸、数据类型和归一化方式与模型训练时使用的相同。 python impor...
UNet是一种常用的深度学习架构,通常用于图像分割任务。然而,它同样可以用于图像超分辨率重建任务。UNet的主要优点是它能够捕捉图像中的局部和全局特征,从而在图像重建任务中表现出色。 利用UNet进行图像超分辨率重建的潜力包括: 高质量的重建结果:UNet可以捕捉图像中的细节和结构信息,从而能够生成高质量的超分辨率图像。 高...
【GiantPandaCV导语】这篇文章主要针对于图像分割的算法的一些理解，主要是一个比较经典的UNet系列的网络...
摘要：为了解决计算机断层成像（CT ）稀疏解析重建过程中产生条状伪影的问题，在经典的UNet 网络结构的基 础上，提出了多残差UNet （Mr -UNet ）网络结构，以更好地压制条状伪影。首先，用传统滤波反投影（FBP ）解析重建算法稀疏重建出含条状伪影的稀疏图像；然后，将该类图像作为网络结构的输入，且将相对应的高...
2.1 Res2-Unet网络设计思路 RGB-高光谱重建属于图像恢复范畴,而回归是解决图像恢复的常用方法。Unet[16]网络是一种回归网络,最早用于医疗影像分割,包括编码网络和解码网络两部分。编码网络对输入图像进行多次卷积和池化操作,特征图的分辨率逐步变低,但特征图的通道数量不断增加,以达到整合多尺度上下文信息的目的。解码网...
提出的Res2-Unet深度学习网络以Unet框架为基础,以Res2Net为主要模块构建其骨干网络,可以在更加细粒度级别提取局部和全局的图像特征。引入通道注意力机制自适应调节通道特征响应,并在编解码间通过跳跃连接以充分融合不同尺度和不同深度的信息。最后在图像恢复与增强新趋势2020年国际挑战赛提供的数据集上进行训练和测试。
【GiantPandaCV导语】这篇文章主要针对于图像分割的算法的一些理解，主要是一个比较经典的UNet系列的网络...
针对高光谱成像设备价格昂贵而难以推广应用的问题,利用深度学习网络从易获得的RGB图像重建高质量的高光谱图像.提出的Res2-Unet深度学习网络以Unet框架为基础,以Res2Net为主要模块构建其骨干网络,可以在更加细粒度级别提取局部和全局的图像特征.引入通道注意力机制自适应调节通道特征响应,并在编解码间通过跳跃连接以充分融...
【GiantPandaCV导语】这篇文章主要针对于图像分割的算法的一些理解，主要是一个比较经典的UNet系列的网络...