Unet是一个分割网络,主要提出了两个策略: 第一个是overlap-tile策略,解决了边缘区域没有上下文的问题; 第二个是使用了加权损失以使得网络更加重视边缘像素的学习。
如下图所示:UNet++L3的推理时间平均减少了32.2%,而IoU只降低了0.6点。 结论 为了满足更精确的医学图像分割的需要,我们提出了UNet++,加入了深度监督和密集连接。 在U-Net和wideU-Net上实现了3.9和3.4点的平均IoU增益。
UNet是一种采用编码-解码结构的深度学习网络,在医学图像分割中有着广泛的应用。结合多尺度特征是实现精确分割的重要因素之一。UNet++在UNet基础上进行改进,它是通过设计具有嵌套和密集跳过连接的体系结构。 玖零猴:U-Net+与FCN的区别+医学表现+网络详解+创新253 赞同 · 12 评论文章 玖零猴:UNet++解读 + 它是如何...
return -tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(output_map,1e-10,1.0)), name="cross_entropy") unet 网络分为四个主要部分:preprocessing、down convolution、up convolution、Output Map preprocessing def create_conv_net(x, keep_prob, channels, n_class, layers=3, features_root=16, filter_...
这种思想在2016年的人体姿态估计论文《Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation》中称之为“Intermediate Supervision”。 代码解读:对应代码中的gt_ds代码块。示意图中是GT Mask下采样,代码中是Predict Mask上采样。代码中有个小瑕疵。分割类别数在class EGEUNet的输入参数中是软编码的,但在构建gt_conv...
这个梯度回传是针对上面这幅图的,这不是unet++的完整结构。从这幅图可以看出,如果只用最后的那个x0,4来计算最终的loss,那么红色三角这块就不会对网络有贡献,也就是梯度回传不会流过红色三角区域。为了缓解这个问题,就想到了2中方式:(1)中间添加短链接;(2)为x0,1和x0,2和x0,3都与真实值比较,都有一个...
[论文解读]UNet++解读 + 它是如何对UNet改进 + 作者的研究态度和方式(震撼),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
在语义分割任务中，轻量化模型是研究的重点。近期，上海交通大学发表了一篇论文，介绍了一种名为Efficient Group Enhanced UNet（EGE-UNet）的模型。该模型旨在解决在移动健康应用开发中遇到的高参数和计算负载问题，特别适用于皮肤病变的分割任务。EGE-UNet基于经典的U-Net网络进行了优化与改进。EGE-UNet的...
《SmaAt-UNet Precipitation Nowcasting using a Small Attention-UNet Architecture》论文解读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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