背景意义:Unet是2015年发的论文,在unet网络出现之前,普遍认为,深度网络的成功训练需要数千个标注训练样本。所以,Unet这篇论文提出了如何利用少样本进行深度学习,然后效果还很不错。 论文名字:U-Net: Convol…
nnUnet虽然不是新的论文,但是这个框架效果很好。它并没有提出新的网络结构,没有抓人眼球的地方,仅依靠一些技巧,将分割任务进行了大统一,并在很多任务上得到了非常好的成绩上,可以看出作者的功底之深。 对于…
可以发现Unet论文中输入的图像是572×572,但是输出图像大小为388×388。也就是说推理上图黄色部分,需要蓝色区域内的图像数据作为输入。当黄色区域位于边缘时,就会产生边缘数据缺失的情况(上图右边蓝框中的空白部分)。我们可以在预处理中,对输入图像进行padding,通过padding扩大输入图像的尺寸,使得最后输出的结果正好是原始...
【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...
论文概要 提出了UNet++:一种更有效的医学图像分割结构。它是一种深度监督的编码-解码器网络,编码器和解码器通过一系列嵌套、稠密的跳跃路径连接。 重新设计的跳跃路径旨在减小编码器和解码器特征图之间的语义鸿沟。我们认为当编码器和解码器特征图之间的语义鸿沟更小时,优化器就会处理一个更简单的学习任务。
一、Unet 1.Unet网络框架 论文中只用分割出细胞边界,所以最后使用的是2个1*1卷积得到背景和目标两个。如果是多目标分割,根据分割目标的种类来决定使用1*1的卷积的数量来输出Segmentation map.注:对于多目标的Label标注:可以使用不同颜色,然后使用One-hot编码生成Label进行训练。
语义分割算法之Unet论文理解 题外话 Unet是受到FCN启发针对医学图像做语义分割,且可以利用少量的数据学习到一个对边缘提取十分鲁棒的模型,在生物医学图像分割领域有很大作用。 网络架构 这就是整个网络的结构,大体分为收缩和扩张路径来组成。因为形似一个字母U,得名Unet。收缩路径仍然是利用传统卷积神经网络的卷积池化...
Unet论文:http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdfUnet源代码:https:///jakeret/tf_unet发表于:2015年的MICCAI 一、基本介绍 1.1历史背景 卷积神经网络(CNN)不仅对图像识别有所帮助,也对语义分割领域的发展起到巨大的促进作用。 2014 年,加州大学伯克利分校的 Long 等人提出全卷积网络(FCN),这使得卷积神经网络...
论文:http://arxiv.org/abs/2405.10530 代码:https://github.com/XiaoBuL/CM-UNet 年份:2024 创新点 提出了一种新的混合架构CM-UNet,该架构结合了CNN和Mamba模型,用于遥感图像的语义分割,通过CNN编码器提取局部特征,利用Mamba解码器整合全局信息。 CSMamba模块:设计了一个核心的CSMamba模块,使用通道和空间注意力...
论文链接: https://arxiv.org/abs/2204.03458 论文贡献 论文的主要贡献如下: 这是第一个使用扩散模型进行视频生成任务的论文工作,这里的视频生成任务包括无条件和有条件两种设定。 论文针对扩散模型中的 UNet 网络结构进行修改,使其适用于视频生成任务,提出了 3D UNet,该架构使用到了 space-only 3D 卷积和时空分离...