好吧,这个模型又经过其他大佬修改提出了U-Net3+模型,Unet++存在的不足就是增加了模型的参数量,从模型结构就可以看出,它比Unet多了很多中间节点;其次就是它缺乏全尺度探索足够信息的能力,即低层模型结构没有加入深层特征图的内容。这也就是UNet3+的创新点。 四、Unet3+模型 Unet3+根据Unet++的不足一一...
在保障相同的编码部分的前提下,它们三者中UNet3+的参数量最少,其次才是UNet,UNet++的参数量是最多的(结构也最复杂)。 2.3 全尺寸深监督(Full-scale Deep Supervision) UNet3+全尺寸深监督部分的结构如下图1所示。当然,UNet3+的深监督应该是从UNet++中得到了启发。但是,两者有很大的不同。 ...
论文:UNet 3+: A Full-Scale Connected UNet for Medical Image Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/abs/2004.08790 代码链接:https://github.com/ZJUGiveLab/UNet-Version 01 全尺度跳跃连接 U-Net,U-Net++,U-Net3+ 结构图: 左:UNet,中UNet++,右:UNet 3+ 全尺度跳跃连接示例 02 全尺度的深度监督...
Hinton等人(2006)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的特征,相当于压缩,然后再经过一个解码,理想状况就是能还原到原来的图像。 后来,Jonathan等人(2015)在论文中基于该拓扑结构提出了FCN...
特别是基于编码-解码结构的UNet在医学图像分割中得到了广泛的应用。它使用跳跃连接来结合来自解码器的高级语义特征图和来自编码器的相应尺度的低级语义特征图。为了避免UNet中的纯跳跃连接在语义上的不相似特征的融合,UNet++[7]通过引入嵌套的和密集的跳跃连接进一步加强了这些连接,目的是减少编码器和解码器之间的语义...
UNet ++是通过设计具有嵌套和密集跳过连接的体系结构而开发为经过修改的Unet。 但是,它没有从全面的范围中探索足够的信息,并且仍有很大的改进空间。 在本文中,我们提出了一种新颖的UNet 3+,它利用了完整的跳过连接和深入的监督。 满量程跳过连接将低级细节与高级语义结合起来,这些细节来自不同比例尺的特征图。
UNet3+引入了全尺度跳跃连接,使得每个解码器层都能融合来自编码器的不同尺度的特征图。这些特征图包含了不同粒度的信息,有助于模型更好地理解图像的详细和全局信息。2️⃣ 深度监督: UNet3+中的深度监督机制与UNet++不同,它在每个解码阶段的末端应用,确保了每一层都能产生有效的分割结果。这有助于改进模型...
在总结中，UNet 3+的贡献主要体现在以下几个方面：1）设计了一个新的UNet 3+模型，充分利用多尺度特征，并通过全尺度跳跃连接结合低级和高级语义信息；2）进行深度监督，从全面的聚合特征图中学习层次表示，并通过混合损失函数增强器官边界；3）提出分类指导模块，通过联合训练实现图像级别的分类任务，减少...
UNET3+是对先前版本UNET和UNET2的改进,它使用了多个卷积核和高分辨率图像,从而使其更加准确和具有更好的性能。 UNET3+ 的主要结构由两个部分组成:下采样(encoding)和上采样(decoding)。下采样通过一系列卷积和池化操作缩小输入图像的尺寸,并提取出低级别特征。上采样通过反卷积和skip-connection操作逐步扩大输出图像...
网络结构 与UNet和UNet++相比,UNet3+结合了多尺度特征,重新设计了跳跃连接,并利用多尺度的深度监督,UNet3+提供更少的参数,但可以产生更准确的位置感知和边界增强的分割图 说明 pytorch版本中有UNet3+、用到了深度监督的UNet3+以及分类指导模块的UNet3+,都以在unet.py中转为paddle的版本。具体介绍还是请移步知乎:...