UNet_3Plus 是对 U-Net 的改进,它通过引入多尺度融合模块来提高分割精度。该模块由 U-Net 下采样和上采样得到的特征图组成,通过卷积和上采样操作进行融合。这样一来,模型可以利用不同尺度下的特征信息,从而提高分割的准确性。 以下是 UNet_3Plus 的代码示例: importtorchimporttorch.nnasnnclassUNet_3Plus(nn....
NNUNet的代码解析将帮助我们了解其工作原理和使用方法。 首先,NNUNet提供了一个基于PyTorch的模型训练和推理的框架。它使用了一种高效的三维卷积神经网络(ConvNet)架构,以处理医学图像数据。这种架构利用了卷积层、池化层和全连接层等深度学习的基本操作,同时还使用了批标准化和Dropout等技术来提高模型的准确性和稳定性...