一、UNet模型的基本原理 UNet模型是一种基于卷积神经网络的图像分割算法,它采用了U型的网络结构,由编码器(下采样路径)和解码器(上采样路径)两部分组成。编码器负责提取输入图像的特征,而解码器则通过上采样操作将特征图恢复到原始输入图像的尺寸,并逐步生成分割结果。UNet的关键创新在于解码器中引入了跳跃连接(Skip Co...
图像分割模型原理 图像分割的原理就是把图像分割成具有相似的颜色或纹理特性的若干子区域,并使它们对应不同的物体或物体的不同部分的技术。这些子区域,组成图像的完备子集,又相互之间不重叠。传统分割方法以graphcut为代表,深度学习模型包括FCN、Unet、Deeplab等。 这里以Unet模型来讲解图像分割模型原理以及paddle实现。(...
源码资料+60GAI精选资料包
60GAI精选资料包
【唐宇迪+AI医疗】基于UNet++模型的医学细胞图像分割实战,大牛亲自精讲原理+代码,看完就能跑通!【深度学习 | 人工智能 | 计算机视觉】共计7条视频,包括:唐宇迪医疗、1-医学细胞数据集介绍与参数配置.mp4【萌萌家】、2-数据增强工具.mp4【萌萌家】等,UP主更多精彩视频
这个项目使用主流的深度学习框架 Pytorch + UNet来实现,项目的特点是支持训练、分割算法特别轻量化、能够一键执行训练+预测,能够适应分割结构复杂的医学图像。项目提供完整的代码,包括训练 + 预测代码、一键执行脚本、训练好的分割模型权重 (当然也支持自己训练)、项目三方依赖库 (requirements.txt)、训练标注图片、待...
基于UNet++模型实现医学细胞图像分割,原理详解+代码精讲,手把手带你玩转UN 视频地址: 60G AI精选资料包
基于UNet++模型的医学细胞图像分割实战,原理详解+代码精讲,看完就能跑通!( 60GAI精选资料包
【图像分割Unet解读及模型构建实战】AI大牛唐宇迪带你从原理到手撸代码!!基于Pytorch搭建Unet图像分割平台【人工智能 | 深度学习 | 计算机视觉】共计6条视频,包括:唐宇迪谈Unet图像分割实战怎么学?、1-Unet图像分割实战-1、2-Unet图像分割实战-2等,UP主更多精彩视频,
医学图像分割实战教程:基于UNet模型实现细胞图像分割,原理详解+代码精讲,看完 源码资料+60GAI精选资料包