UNet是一种使用编码器-解码器架构的深度学习网络,广泛应用于医学图像分割。结合多尺度特征是准确分割的重要因素。UNet++作为UNet的改进版,通过设计带有嵌套和密集跳跃连接的架构来增强性能。然而,它并未充分利用所有尺度的特征,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+,它利用全尺度跳跃连接和深度...
为了弥补UNet和UNet++的缺陷,UNet 3+中的每一个解码器层都融合了来自编码器中的小尺度和同尺度的特征图,以及来自解码器的大尺度的特征图,这些特征图捕获了全尺度下的细粒度语义和粗粒度语义。 例如,图2说明了如何构造X_{De}^{3}特征图。与UNet类似,直接接收来自相同尺度编码器层的特征图X_{En}^{3}。但...
Unet3+的全尺度深度监督与UNet++中的深度监督不同之处在于监督的位置不同,前者监督的是网络解码器每个阶段输出的特征图,后者监督的是网络第一层中的四张特征图(其中三张为跳跃连接中卷积块的输出特征图,一张为解码器最后输出的特征图)。此外,在UNet3+中,为了实现深度监督,每个解码器阶段的最后一层被送入...
在UNET3+模型中,使用了一个类似于UNET的编码器-解码器结构,但是对编码器和解码器之间的连接方式进行了改进。该模型使用跳跃连接的方式,将编码器中的特征图直接传递给解码器中的相应位置,使得解码器可以获得更多的上下文信息。此外,UNET3+模型还使用了一种类似于ResNet的残差连接,以缓解深度神经网络中的梯度消失问题...
UNet3+全尺寸深监督是每个解码器对应一个侧输出(side output),通过ground truth进行监督。为了实现深度监控,每个解码器的最后一层被送入一个普通的3 × 3卷积层,然后是一个双线性上采样和一个sigmoid函数。 此处进行双线性上采样的目的我认为主要有两个: ...
本例简要介绍如何使用UNet3+模型实现遥感影像分割。UNet3+模型包含下采样(编码器,特征提取)和上采样(解码器,分辨率还原)两个阶段,因模型结构比较像U型而得名。 导入模块 Attention:本项目的图片数据集较大,建议选择 配置不小于18GB显存的GPU环境 进行模型训练!In...
Unet3+的全尺度深度监督与UNet++中的深度监督不同之处在于监督的位置不同,前者监督的是网络解码器每个阶段输出的特征图,后者监督的是网络第一层中的四张特征图(其中三张为跳跃连接中卷积块的输出特征图,一张为解码器最后输出的特征图)。此外,在UNet3+中,为了实现深度监督,每个解码器阶段的最后一层被送入...
标签;基于SeResNext搭建UNet3+的编码器;基于深度可分离卷积通过全尺度的跳跃连接实现UNet3+的解码器搭建;基于动态随机负样本抽样方法训练UNet3+神经网络;基于混叠密铺算法生成与病理切片等大的切片预测结果。本发明有效抑制了病理切片分割任务中的假阳性现象,在维持分割效果的前提下极大地降低了网络的参数量和计算量,...
unet3+中每一个解码器都结合了全部编码器的特征,这些不同尺度的特征能够获取细粒度的细节和粗粒度的语义.unet 3+中的每一个解码器层都融合了来自编码器中的小尺度和同尺度的特征图,以及来自解码器的大尺度的特征图,这些特征图捕获了全尺度下的细粒度语义和粗粒度语义.下图表明了第三层解码器的特征图如何构造 ...
UNet是一种编码器-解码器结构的卷积神经网络,主要用于图像分割任务。编码器部分由一系列卷积和池化层组成,用于提取图像的低级和高级特征。解码器部分则通过上采样和跳跃连接操作来还原图像的空间分辨率,并生成与输入图像尺寸相匹配的分割结果。 3DUNet在UNet的基础上进行了改进,以适应三维医学图像的特点。首先,3DUNet...