DiffusionWrapper类有两个比较重要的属性,一个是diffusion_model,为一个UNetModel的实例,本质上就是一个 UNet 模型,是核心模型,完成条件噪声预测,conditioning_keys属性指示条件怎么指导图像生成,如可以是交叉注意力形式(crossattn),或者是拼接的形式(concat)或者其他。一般都是采用交叉注意力的形式。 上图给出了 SD ...
U-Net算法是一种适合医学影像分割的网络模型。医学领域进行视觉分割的一大难题是数据比较少,而U-Net模型,可以相对较少的数据,准确预测肿瘤存在的位置。它是比较早期的全卷积网络语义分割的算法,使用包含压缩路径和扩展路径的对称U形结构,当然也可以应用再其他得数据收集困难得场景中。 UNet算法结构 对于一般的分类CNN网...
好吧,这个模型又经过其他大佬修改提出了U-Net3+模型,Unet++存在的不足就是增加了模型的参数量,从模型结构就可以看出,它比Unet多了很多中间节点;其次就是它缺乏全尺度探索足够信息的能力,即低层模型结构没有加入深层特征图的内容。这也就是UNet3+的创新点。 四、Unet3+模型 Unet3+根据Unet++的不足一一...
该模型参加2014年的 ImageNet图像分类与定位挑战赛,取得了优异成绩:在分类任务上排名第二,在定位任务上排名第一。 它的结构如下图所示: 这是一个VGG16被用到烂的图,但确实很好的反应了VGG16的结构。 当我们使用VGG16作为主干特征提取网络的时候,我们只会用到两种类型的层,分别是卷积层和最大池化层。 当输入的...
Unet已经是非常老的分割模型了,是2015年《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》提出的模型。 论文连接:https://arxiv.org/abs/1505.04597 在Unet之前,则是更老的FCN网络,FCN是Fully Convolutional Netowkrs的缩写,确立分割网络的基础框架 ,不过FCN网络的准确度较低,没有Unet好用。
在ResNet之前普遍认为网络的深度越深,模型的表现就更好,因为CNN越深越能提取到更高级的语义信息。但论文的实验发现,通过和浅层网络一样的方式来构建深层网络,结果性能反而下降了,这是因为网络越深越难训练。实验如Figure1所示: 因此网络的深度不能随意的加深,前面介绍的GoogLeNet和VGG16/19均在加深深度这件事情上...
二、Inter-U-Net结构 提出了第一个基于U-Net(Inter-U-Net)的中间监督机制。图1显示了Inter-U-Net的概述。简而言之,Inter-U-Net将原始医学图像以及相应的分割蒙版x和m作为输入,并在最后一层(表示为y和y0)生成分割输出。此外,x和m分别在模型的最深层和扩展路径处生成中间输出和中间掩码,分别表示为yj和y0j(...
Unet网络由两部分组成,前半部分作用是特征提取(基础模型为MobileNet),后半部分是上采样。在一些文献中也把这样的结构叫做编码器-解码器(encoder-decoder)结构。由于此网络整体结构类似于大写的英文字母U,故得名Unet。其结构图入下: Encoder部分:编码器整体呈现逐渐缩小的结构,不断缩小特征图的分辨率,以捕获上下文信息...
UNet模型的优点 高效处理小样本数据集 UNet 最初设计用于生物医学图像分割,具有高效利用小样本数据集的能力。 精细的分割结果 通过跳跃连接,UNet 能够很好地保留高分辨率的细节,使得分割结果更为精确。 灵活性强 UNet 结构简单且有效,容易扩展和调整,适应不同类型的分割任务。
上图为自动驾驶中的移动分割任务的分割结果,可以从一张图片中有效的识别出汽车(深蓝色),行人(红色),红绿灯(黄色),道路(浅紫色)等 Unet可以说是最常用、最简单的一种分割模型了,它简单、高效、易懂、容易构建、可以从小数据集中训练。 Unet已经是非常老的分割模型了,是2015年《U-Net: Convolutional Networks for...