Unet模型可以算是医学图像分割领域的领头者,其也是通过下采样获取特征图,然后再上采样还原到原图,但Unet模型有很多独特的地方,正因这些特点才使得U-Net网络模型到现在还如此火热。 U-Net模型各方面看起来是很好,但是我学到这里的时候就心中有很多疑问疑问了: U-Net模型一定要按论文中的模型一样下采样四次才叫...
Unet模型可以算是医学图像分割领域的领头者,其也是通过下采样获取特征图,然后再上采样还原到原图,但Unet模型有很多独特的地方,正因这些特点才使得U-Net网络模型到现在还如此火热。 U-Net模型各方面看起来是很好,但是我学到这里的时候就心中有很多疑问疑问了: U-Net模型一定要按论文中的模型一样下采样四次才叫...
UNet3+网络结构如下图1所示,通过重新设计跳跃连接来融合多尺度特征,并利用全面的深度监督,提供更少的参数,从而产生更准确的分割结果。 图1UNet3+网络模型 全尺度...X_{De}^3XDe3。 图2 XEn3X_{En}^3XEn3的全尺度连接特征图 全尺度监督 为了从全尺度的聚合特征图中学习层次表达,UNet3+进一步采用了全尺度...
python test.py --name="jiu0Monkey_UNet_3Plus_woDS" 七、与其它模型对比
Unet是一个语义分割模型,其主要执行过程与其它语义分割模型类似,首先利用卷积进行下采样,然后提取出一层又一层的特征,利用这一层又一层的特征,其再进行上采样,最后得出一个每个像素点对应其种类的图像。 看如下这幅图我们大概可以看出个所以然来: ...
详见ICASSP 2020论文:UNet 3+: A full-scale connected unet for medical image segmentation UNet3+ 模型 Huang等人(2020)在论文中提出了UNet3+模型,Huang等人使用该模型在肝脏和脾脏数据集上进行广泛的实验,发现它的表现得到了提高并且超过了很多baselines。UNet系列模型的网络结构如下图所示: 定义网络初始化函数 In...
为了防止非器官图像的过度分割,和提高模型的分割精度,作者通过添加一个额外的分类任务来预测输入图像是否有器官,从而实现更精准的分割。具体就是利用最丰富的语义信息,分类结果可以进一步指导每一个切分侧边输出两个步骤。首先,在argmax函数的帮助下,将二维张量转化为{0,1}的单个输出,表示有/没有目标。随后将单个分类...
并基于adam优化器对unet3+的参数进行优化,ce-dice损失函数表达如下:其中,x表示单个样本,x表示用于计算损失函数的样本集合,p(x)和y(x)分别表示样本x对应的模型预测概率和真实标签,表示常数;当一次迭代结束之后,从生成的阴性样本文件集合中再次抽取与阳性样本数量相同的阴性样本,将阳性样本和阴性样本合并,生成新的训练...
10、进一步地,利用训练集和验证集对基于eca注意力机制unet3+神经网络模型进行模型训练和验证。 11、进一步地,步骤s4具体方法如下: 12、所述基于eca注意力机制unet3+神经网络模型的unet3+网络结构主要包括编码器、解码器和全尺寸跳跃连接,解码器包括着五个解码层 ,通过多个跳跃连接和上采样操作,将编码器的特征图上...
U-Net3+运算量主要涉及模型复杂度和计算效率两个方面。 在模型复杂度方面,U-Net3+在每一个下采样步骤中,特征通道的数量都增加了一倍,这增加了模型的复杂性。 在计算效率方面,U-Net3+使用了串联操作进行特征融合,这需要更多的内存和计算量。而加法操作不需要额外的参数和计算复杂度,将不同比例尺的特征图上采样...