采用skip-connection的好处是,把对应尺度上的特征信息引入到上采样或反卷积过程,为后期图像分割提供多尺度多层次的信息,由此可以得到更精细的分割效果,如U-Net论文描述的分割结果一样。这比单纯用编解码器框架要好,纯粹的编解码器框架,在编码过程中压缩和丢失了大量细节信息,而这些信息很可能会有助于后期的图像分割...
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...
并在同一个stage使用了skip connection，而不是直接在高级语义特征上进行监督和loss反传，这样就保证了最...
【unet】 本质是像素点的多分类,深度不深,用于检测小物体,如细胞,下图灰色箭头表示 跳跃连接 skip-connection,通过 concatenate 特征融合,卷积结构统一为 3x3 的卷积核,padding 为 0 ,striding 为 1。 【unet ++】 在原始的U-Net上加了3个东西:重新设计的跳跃路径以弥补 unet 编码器和解码器子路径之间的语义差...
UNet在每个stage使用skip connection，使得恢复出来的特征图融合了更多的低级特征，不同尺度的特征得到融合，可以进行多尺度预测，同时DeepSupervision得到加强。这样的设计使得UNet在分割边缘等信息时更加精细。医疗影像的特点是图像语义较为简单、结构较为固定，数据量少，多模态，以及对可解释性有较高需求。
作者通过各层之间的稠密连接,互相连接起来,就像Denset那样,前前后后每一个模块互相作用,每一个模块都能看到彼此,那对彼此互相熟悉,分割效果自然就会变好。 在实际分割中,一次次的下采样自然会丢掉一些细节特征,在Unet中是使用skip connection来恢复这些细节,但能否做的更好呢?Unet++就给出了答案,这种稠密连接的方式...
虽然分编码块和解码块很绕,但是我认为是值得的,因为对后续的跳过连接(skip connection)很重要。 现在解码块和编码块都是 12 个。对于解码阶段, 每个解码块的输入不仅仅是其前面的阶段块的输出(对于第一个解码块是中间阶段的输出),还有来自同级的编码块的输出,图中没有画出。
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation https://arxiv.org/pdf/1807.10165.pdf Unet++借鉴了DenceNet的密集连接,对Unet改进的点主要是skip connection,下图所示,其中黑色部分代表的就是原始Unet结构,绿色代表添加的卷积层,蓝色代表改进的skip connection,每一个水平层就是非常标准的DenseN...
【新智元导读】本文提出了扩散模型中UNet的long skip connection的scaling操作可以有助于模型稳定训练的分析,目前已被NeurIPS 2023录用。同时,该分析还可以解释扩散模型中常用但未知原理的1/√2 scaling操作能加速训练的现象。 在标准的UNet结构中,long skip connection上的scaling系数 ...
上采样的作用主要有以下几个方面: 1.信息恢复:在下采样路径中,由于多次池化操作,图像的分辨率降低,并且部分细节信息可能丢失。通过上采样操作,可以将特征图的分辨率恢复,从而恢复丢失的细节信息,提高语义分割的精度。 2.特征融合:UNet中的上采样路径与对应的下采样路径之间存在连接(skip connection),允许网络将低级别...