代码可在ZJUGiveLab/UNet-Version中找到。 关键词:分割,多尺度跳跃连接,深度监督,混合损失函数,分类 1. INTRODUCTION 医学图像中器官的自动分割是许多临床应用的关键步骤。近年来,卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)得到了极大的推动,发展出了多种分割模型,如全卷积神经网络(tional neural networks, ...
17. 3-Unet升级版本改进是同济大佬肝了八小时录制的【unet图像分割从原理到代码】草履虫都能学会的(深度学习图像分割/医学图像/深度学习实战/人工智能)的第17集视频,该合集共计46集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
参考github-pytorch代码:https://github.com/ZJUGiveLab/UNet-Version 对比一下paddleseg实现的UNet和UNet++的分割效果 简介 UNet的发展 2006年Hinton大神提出了一种encoder-decoder结构,当时这个encoder-decoder结构提出的主要作用并不是分割,而是压缩图像和去噪声。输入是一幅图,经过下采样的编码,得到一串比原先图像更小...
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