UNet++的优势是可以抓取不同层次的特征,将它们通过特征叠加的方式整合,加入更浅的U-Net结构,使得融合时的特征图尺度差异更小。 UNet++同时也引进了很多参数,占用内存也变大。
之后,UNet 凭借其突出的分割效果而被广泛应用在语义分割的各个方向(如卫星图像分割,工业瑕疵检测等)。 2. UNet 详解 UNet 网络结构如上图所示,其网络结构是对称的,形似英文字母 U,故而被称为 UNet 。就整体而言,UNet 是一个Encoder-Decoder的结构(与 FCN 相同),前半部分是特征提取,后半部分是上采样。 Encoder...
因此医学影像任务中,往往需要自己设计网络去提取不同的模态特征,因此轻量结构简单的Unet可以有更大的操作空间。 因此,大多数医疗影像语义分割任务都会首先用Unet作为baseline 4 Unet网络结构 Unet网络是建立在FCN网络基础上的,它的网络架构如下图所示,总体来说与FCN思路非常类似。这里需要注意的是,U-Net的输入大小是57...
Unet网络非常的简单,前半部分就是特征提取,后半部分是上采样。在一些文献中把这种结构叫做编码器-解码器结构,由于网络的整体结构是一个大些的英文字母U,所以叫做U-net。 网络结构如下图: Encoder:左半部分,由两个3x3的卷积层(RELU)再加上一个2x2的maxpooling层组成一个下采样的模块(后面代码可以看出); Decoder...
一、FCN全卷积网络模型 二、Unet编码模型 三、Unet++模型 四、Unet3+模型 4.1、改进的跳跃连接(全尺度跳跃连接) 4.2 全尺度深度监督 4.3 分类指导模块(Classification-guided Module,CGM) 五、总结 前言 最近学习了Unet、Unet++和UNet3+模型,并且对这三者进行了一些研究,并将其作为组会上报告的内容,效果...