医学图像分割UNet网络改进思路和创新方向,附15篇代表性改进算法#人工智能 #计算机视觉 #医学图像分割 #Unet #深度学习 - 学算法的Amy于20240103发布在抖音,已经收获了14.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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UNet是一种用于图像分割的卷积神经网络模型，由Ronneberger等人于2015年提出。UNet的架构由两个部分组成：一个编码器部分，用于将输入图像的特征提取出来；另一个解码器部分，用于将提取出的特征转换为输出图像。UNet通过在编码器部分和解码器部分之间添加跨层的连接来提高精度。这些跨层连接使UNet能够获得较高的分辨率...
首先,在收缩路径中引入反向残差结构,减少训练过程中的参数数量,提高特征提取能力;其次,引入金字塔池化模块,增强网络获取上下文信息的能力以及处理小目标丢失问题的能力;最后,为了进一步增强模型的分割能力,在扩展路径中引入了挤压和激励机制。我们使用田间采集的玉米幼苗图像和公开的玉米杂草数据集来评估改进的模型。改进后的...
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用图像分割网络UNetV2的主干来改进我们的YOLOv8分割模型 (本文的内容虽然YOLOv8所有的功能的用户都能使用,但是还是建议分割的用户使用),U-Net v2 旨在改进医学图像分…
摘要:本发明提供一种基于改进UNet网络的单目标跟踪方法、装置、设备及介质,所述方法包括步骤1,选择原始训练集,根据待搜索图像中目标的目标位置,在原始训练集中裁剪出目标模板图像,并利用特征提取方法提取出目标模板图像中的目标得到目标主体图像,目标模板图像、目标主体图像和待搜索图像对构成训练数据集;步骤二,搭建改进UN...
一种基于改进UNet网络的数字图像篡改定位方法.pdf,本发明公开了一种基于改进UNet网络的数字图像篡改定位方法,涉及数字图像取证领域。本发明结合深度学习领域最新的技术注意力机制,改进了模型的Encoder特征提取模块,在模型的特征提取结构中融入了通道注意力机制和空间注意
金融界2024年9月26日消息,国家知识产权局信息显示,绍兴佳宜信息科技有限公司申请一项名为“一种基于改进unet网络的联邦持续学习方法”的专利,公开号CN 118690832 A,申请日期为2024年7月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于扩散模型的联邦持续学习方法,包括如下步骤:步骤1、服务器分发参数至各个客户端;步骤2、客户端...
本发明属于医学图像检测技术领域,具体涉及基于改进UNet网络的冠状动脉钙化斑块图像分割系统,包括:获取模块,其被配置为获取冠状动脉图像;计算模块,其被配置为提取所获取的冠状动脉图像的多尺度特征,计算所提取的多尺度特征的注意力机制,抑制浅层特征中的噪声,得到冠状动脉图像的特征矩阵;分割模块,其被配置为根据所得到的...
网络模型的遥感图像道路分割方法,所述方法包括:将Unet训练模型中的卷积层修改为ResNet残差模块,添加了改进后的空洞空间金字塔池化模块融合不同尺度的信息,并对编码部分添加一部分的跳跃连接,从而缓解部分上采样丢失信息;并对训练样本进行数据增强,归一化处理;将处理后的图像数据引入训练好的改进Unet模型,得到分割后的结果...