UNet的结构由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,形象地呈现为U形,因而得名。 以下是UNet的主要结构拆解: 1. 编码器(Encoder): 卷积块(Convolutional Blocks):编码器由多个卷积块组成,每个卷积块包括卷积层(通常是3x3卷积核)、批量归一化(Batch Normalization)和激活函数(通常是ReLU)。这些卷积块帮助网络...
左边和之前说到的FCN结构一致,在论文中contracting path,就是提取高维特征的过程。也可以理解为是一种编码过程,所以也可以称作Encoder。 在Encoder部分里,每一层都是通过3 * 3的卷积核进行卷积,并且没有padding,所以每次在空间信息上都降了一点。 在卷积层后面跟ReLU的激活函数。 通过一个2 * 2的max-pooling层进...
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。 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:有半部分,由一...
一、U-Net UNet发表于2015年MICCAI上的论文《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》,U-net主体使用encoder-decoder网络,encoder部分类似于VGG网络,decoder类似于FPN结构。首先向下提取,encoder进行5次,获得5个初步特征层,再进行五次上采样并卷积,且与上5个初步特征层分别融合,获得最终一个...
其实整体来看,这个也是一个Encoder-Decoder的结构: 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。 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...
第一部分是主干特征提取部分(编码器,encoder),我们可以利用主干部分获得一个又一个的特征层,Unet的主干特征提取部分与VGG相似,为卷积和最大池化的堆叠。利用主干特征提取部分我们可以获得五个初步有效特征层,在第二步中,我们会利用这五个有效特征层可以进行特征融合...
按照功能可以将左侧的一系列下采样操作称为encoder,将右侧的一系列上采样操作称为decoder。 Skip Connection中间四条灰色的平行线,Skip Connection就是在上采样的过程中,融合下采样过过程中的feature map。 Skip Connection用到的融合的操作也很简单,就是将feature map的通道进行叠加,俗称Concat。
UNet的简介 代码解读 DoubleConv模块 Down模块 Up模块 OutConv模块 整个UNet 参考资料 UNet论文 UNet论文地址 UNet的简介 UNet是一个对称的网络结构,左侧为下采样,右侧为上采样; 下采样为encoder,上采样为decoder; 四条灰色的平行线,就是在上采样的过程中,融合下采样过程的特征图的通道,Concat ...
可以看出Unet是一个对称的结构,左半边是Encoder,右半边是Decoder。图像会先经过Encoder处理,再经过Decoder处理,最终实现图像分割。它们分别的作用如下: Encoder:使得模型理解了图像的内容,但是丢弃了图像的位置信息。 Decoder:使模型结合Encoder对图像内容的理解,恢复图像的位置信息。
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。编码器共分为4个阶段,在每个阶段中,使用最大池化层进行下采样,然后使用两个卷积层提取特征,最终的特征图缩小了16倍; Decoder部分:解码器呈现与编码器对称的扩张结构,逐步修复分割对象的细节和空间维度,实现精准的定位。解码器共分...