(i) 定量比较:基于Vgg-16和ResNet-101的骨干网络,表1比较了UNet、UNet++和所提出的UNet 3+在参数数量和肝脏与脾脏数据集上的分割精度方面。如图所示,没有深度监督的UNet 3+在UNet和UNet++上表现出卓越的性能,在两个骨干网络上两个数据集的平均改进分别为2.7和1.6点。考虑到在CT切片中肝脏和脾脏在不同尺度下...
model/unet_resnet101:模型定义。 utils/loss.py:损失函数,包含dice_loss、ce_dice_loss、jaccard_loss(IoU loss)、ce_jaccard_loss、tversky_loss、focal_loss utils/metrics.py:评价指标,包含precision、recall、accuracy、iou、f1等。 train.html:训练过程记录,保存为html文件。
super(DeepLabV3Plus, self).__init__() self.resnet = resnet101(os=os, pretrained=True) self.aspp = ASPP(2048) self.conv1 = nn.Conv2d(256, 48, kernel_size=1, padding=0) self.bn1 = InPlaceABNSync(48) self.relu = nn.ReLU(inplace=False) self.conv2 = nn.Conv2d(304, 256, k...
Resnet的模型其实很简单,基本框架就是两部分。BasicBlock(双卷积)以及BottleNeck(三卷积)。当模型超过50层时选用BottleNeck来堆叠网络。另外一个需要注意的点是Resnet是直接相加add,所以相加时应保证channels相同,为保证维度相同可以使用kernel_size等于1的卷积核进行升维。 AI检测代码解析 import torch import torch.nn ...
U N e t 使用 R e s N e t 系列作为 E n c o d e r UNet使用ResNet系列作为Encoder UNet使用ResNet系列作为Encoder AI检测代码解析 import functools import torch.utils.model_zoo as model_zoo from torchvision.models.resnet import ResNet ...
Resnet系列;2.Unet系列等;2、基于Transformer的 CV Backbone:1.Vit系列等;3、在多模态中常用的backbone如:SAM/Clip等 FROM:big-yellow-j.top/posts/ 一、基于卷积神经网络的CV Backbone: 1. Resnet系列 主要有何凯明大佬提出,主要有resnet18,resnet34,resnet50,resnet101,resnet152,这几种区别主要就在于...
第一组对UNet、UNet++、UNet3+(带深度监督和不带)以Vgg和ResNet101作为backbone进行了对比。可以在以Vgg为backbone时,UNet3+比其UNet在两个数据集上分别有2.8%和4.1%的提升。网络相比于UNet++也有较大的提升。另外,可以看到UNet3+使用了更少的参数得到了更好的结果。可视化的结果表明即使在器官较小的情况下网络...
下边这个表是ResNet-50与ResNet-101对比:我们将ResNet-50换成更深的网络ResNet-101,改变了级联模块的数量。正如表2所示,随着级联更多的模块,准确率越来越好,但是效果提升速度是在下降的。注意,使用7模块稍微降低了ResNet-50的表现,但对于ResNet-101的结果还是有提高的。
models/bvlc_reference_caffenet/ResNet-101-model.caffemodel \ 1. 2. 3. 4. 5. 第二种:python接口形式 主要利用caffe/python下的classify.py文件,使用命令 AI检测代码解析 cd python sudo python classify.py ../examples/images/cat.jpg result.npy ...
其backbone为修改Resnet-101 为 ResNet-103,而且有辅助 loss,上采样是双线性插值 。 DeepLab 系列 DeepLab v1 DeepLab v1的论文地址如下: https://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf 论文标题:Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs ...