UNet和FCN在结构上的主要区别是UNet结构包含编码器和解码器两部分,而FCN只包含卷积神经网络结构。UNet的编码器部分用于提取图像特征,解码器部分用于将这些特征映射回原始图像大小。而FCN直接对整个图像进行卷积操作,输出整个图像的语义分割结果。UNet结构更适合于图像分割任务,因为它能够更好地保留图像细节和上下文信息。
1. 图像分割中几种定义的区别 语义分割(Semantic Segmentation):就是对一张图像上的所有像素点进行分类。(eg: FCN/Unet/Unet++/...) 实例分割(Instance Segmentation):可以理解为目标检测和语义分割的结合。(eg: Mask R-CNN/...) 相对目标检测的边界框,实例分割可精确到物体的边缘; 相对语义分割,实例分割需要...
用1x1的Conv即可生成较好的输出特征,它可有效地降低中间层次的channels 数目。 FCN,FPN,UNet对比总结: 三者都是对称的下采样再上采样的全卷积网络。 在上采样方式上: FCN和U-Net都是使用以双线性插值为初始值的反卷积; FPN最近邻上采样。 在特征融合: FCN将不同尺度的特征简单相加 ;(tf.add) U-Net将浅层特...
图4:FCN-8s 网络架构 另一方面,池化和带步长的卷积对语义分割是不利的,因为这些操作造成了空间信息的丢失。下面列出的大多数架构主要在解码器中使用了不同的机制,但目的都在于恢复在编码器中降低分辨率时丢失的信息。如上图所示,FCN-8s 融合了不同粗糙度(conv3、conv4和fc7)的特征,利用编码器不同阶段不同分辨率...
第二个区别就是skip connection，FCN用的是加操作（summation），U-Net用的是叠操作（concatenation）。这些都是细节，重点是它们的结构用了一个比较经典的思路，也就是编码和解码（encoder-decoder），早在2006年就被Hinton大神提出来发表在了nature上.当时这个结构提出的主要作用并不是分割，而是压缩图像和去噪声。输...
全卷积网络FCN:上采样提高分割精度,不同特征向量相加。[3] UNET:拼接特征向量;编码-解码结构;采用弹性形变的方式,进行数据增广;用边界加权的损失函数分离接触的细胞。[4] SegNet:记录池化的位置,反池化时恢复。[3] PSPNet:多尺度池化特征向量,上采样后拼接[3] ...
U-Net网络设计类似于U型结构，通过卷积下采样和反卷积上采样实现特征图的恢复，采用与FCN相似的特征融合策略，但在跳接时采用更精细的方法以减少语义差距。Unet++算法通过改进跳接结构，引入更全面的特征融合，以解决Unet和Unet++在融合不同尺度特征时产生的语义差距问题，增强分割的准确性和鲁棒性。Unet+...
U-Net和FCN非常的相似,U-Net比FCN稍晚提出来,但都发表在2015年,和FCN相比,U-Net的第一个特点是完全对称,也就是左边和右边是很类似的,而FCN的decoder相对简单。第二个区别就是skip connection,FCN用的是加操作(summation),U-Net用的是叠操作(concatenation)。这些都是细节,重点是它们的结构用了一个比较经典的...
第⼆个区别就是skip connection，FCN⽤的是加操作（summation），U-Net⽤的是叠操作（concatenation）。它们的结构总最为经典的思路就是都使⽤了编码和解码（encoder-decoder）。U-net中最为重要的三个部分就是 1. 下采样 2. 上采样 3. skip connection，其结构图如下：该⽹络结构中使⽤下采样的理论...