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...
这篇文章旨在于证明一个假设:医学图像的语义分割任务,核心不在于模型本身,而在于构建一个适配于当前数据集的训练流程,包括数据集的预处理,模型结构的自适应调整,训练策略和推理策略。 文章有几个概念比较重要,分别是数据集属性、数据集指纹、蓝图参数、推断参数、经验参数、管道指纹。 光看这些文字完全不知道在说啥,...
以此方法提升对于相互接触的相同物体之间缝隙的分割效果。 主要贡献 在医学影像领域,由于数据量本身就很少,这篇论文有效的提升了使用少量数据集进行训练检测的效果,还提出了处理大尺寸图像的有效方法。 总结 似乎很多人使用Unet来做边缘检测,这个体现为,我们有什么样的Mask就会获得什么样的边缘。本人已经用Unet训练了自己...
U2 -Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection》,该论文是着力研究SOD类型的图像分割。 SOD是指显著目标检测,目的是分割出图像中最具吸引力的目标,在视觉跟踪,目标检测中发挥了极大的作用。 1、网络结构 U2Net是一种基于UNet的嵌套结构,组成为六级编码器,五级解码器,解码器和最后一...
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...
在参数量和计算量方面，EGE-UNet相比于作者的轻量化语义分割模型，参数量略少，计算量也相对较高。作者认为这可能与EGE-UNet采用的上采样方式（bilinear interpolation）有关。作者的模型使用了conv+pixel shuffle上采样方式，实测效果优于bilinear interpolation。在规范化和激活函数的选择上，EGE-UNet采用了...
语义分割论文笔记--UNet 技术标签:Deep Learning计算机视觉深度学习 目录 前言 1. 问题 2. 方法改进 3. 关于魔改 参考文献 前言 U-Net可以说是语义分割领域的老二哥了(大哥还是FCN),其结构简单优雅(对称结构),由编码器和解码器组成,很适合自己各种魔改,而且效果也很不错,用于比赛那是妥妥的。 code&paper: ...
Pytorch 搭建自己的Unet语义分割平台(Bubbliiiing 深度学习 教程)7943 2 11:45 App unet系列论文解读 2727 3 5:36:21 App 爆肝六小时!这一定是我见过最清晰的【Unet图像分割从入门到精通】教程!没有废话,全是干货!比刷剧还爽!!(语义分割/实例分割/目标检测/深度学习/人工智能)366...
简介:随着深度学习技术的不断发展,Transformer在语义分割领域的应用日益广泛。本文将介绍Swin-Unet模型,它利用Swin Transformer作为backbone,实现了对图像的高效语义分割。我们将探讨如何利用Swin-Unet在自己的数据集上进行训练和测试,以及如何优化模型以达到更好的分割效果。
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