【深度学习】总目录语义分割的U-Net网络是2015年诞生的模型，它几乎是当前segmentation项目中应用最广的模型。Unet能从更少的训练图像中进行学习，当它在少于40张图的生物医学数据集上训练时，IOU值仍能达到92%。Unet网络非常简单，前半部分作用是特征提取，后半部分是上采样。在一些文献中也把这样的结构叫做编码器-解码器结构。由于此网络整体结构类似于大写的英文字母U，故得名U-ne
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2023-02-26 19:14:00
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# 教你如何实现“UNet原文地址”
## 整体流程
首先，我们来了解一下整个实现的流程。下面是实现UNet的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 | 加载和预处理训练数据 |
| 3 | 构建UNet模型 |
| 4 | 定义损失函数和优化器 |
| 5 | 训练模型 |
| 6 | 评估模型性能 |
| 7 | 使用模型进
原创
2023-07-12 09:15:07
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值得注意的几个点：词输出维度必须整除head个数以便计算forward中进行转置操作为了后续点乘方便mask只在decoder-enccoder中使用class MultiheadAttention(nn.Module):
# n_heads：多头注意力的数量
# hid_dim：每个词输出的向量维度
def __init__(self, hid_dim, n_heads,
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2023-11-28 01:11:11
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unnet
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2010-08-11 18:05:43
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前言 最近学习了Unet、Unet++和UNet3+模型，并且对这三者进行了一些研究，并将其作为组会上报告的内容，效果还是不错，因此趁自己还记得一些，写一个博客记录一下，方便后续复习，不得不说Unet模型还是很强大的，也难怪Unet模型现在很火，值得一学。一、FCN全卷积网络模型 FCN网络模型全称为全卷积神经网络模型(Fully Convolution Network)，该模型是2015年由
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2023-02-05 07:59:42
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目录前言UNets是什么简单实现 进入服务器 准备数据集找一个教程1. 训练2. 预测深入学习下一篇讲前言本篇文章，是讲如何在服务器上跑 unet 模型，正文中会放许多跳转链接，都是有一定参考价值的UNets是什么UNet是一种用于图像分割的深度学习网络模型。UNet的结构类似于一个U形的结构，因此得名UNet。编码器部分负责提取图像的高级特征表示，而解码器部分则通过上采样和跳
Unet——用于图像边缘检测，是FCN的改进如上图是UNET的架构图，可以发现器输入图像和输出图像不一致，如果我们需要输入图像和输出图像一致时，在卷积时，使用padding=“SAME”即可，然后再边缘检测时，就相当与像素级别的二分类问题，用交叉熵做loss函数即可。但位置检测常用IOU作为loss函数。 个人觉得UNET的优点：1.Unet的去除了全链接层，可以接受图像大小不一致的输入
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2023-05-31 11:59:21
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继前文Unet和Unet++之后，本文将介绍Attention Unet。Attention Unet地址，《Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas》。AttentionUnetAttention Unet发布于2018年，主要应用于医学领域的图像分割，全文中主要以肝脏的分割论证。论文中心Attention Unet主要的中
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2023-06-25 17:54:41
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Unet论文地址：A Nested U-Net Architecture for Medical Image SegmentationUnet是比较早的基于深度学习的分割算法了，优点是速度真的快（P100上基于VGG的backbone能跑到50帧），同时不是太开放的场景下可以做到令人满意的分割效果，在对实时性要求较高的场合下是比较适用的（不是所有的场合都能上MaskRCNN的，Backbone大一
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2024-04-09 10:37:48
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作者：韩愈 古之学者必有师。师者，所以传道受业解惑也。人非生而知之者，孰能无惑？惑而不从师，其为惑也，终不解矣。生乎吾前，其闻道也固先乎吾，吾从...
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2022-07-13 21:39:04
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作者： 上篇 秦孝公据崤函之固，拥雍州之地，君臣固守以窥周室，有席卷天下，包举宇内，囊括四海之意，并吞八荒之心。当是时也，商君佐之，内立法度，务...
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2022-07-13 20:41:08
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动态模糊，一看到这个词我就想到了极品飞车和MineCraft的光影MOD。DX11貌似可以很好地支持动态模糊，但这个例子是基于DX9的，那DX9是怎么实现MotionBlur的呢？SDK文档里面提到，实现动态模糊的其中一种方法是将场景用不同的Alpha通道渲染多遍。这个例子用的是另外一个方法，模仿现实中动态模糊出现的条件，记录像素的速度来实现动态模糊。既然是Post-Process，那么多个Ren
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2024-10-09 09:01:22
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SPPnet出来之后，RBG大神迅速回怼，抛出了更快更好的Fast-RCNN。新的思路是， 将之前的多阶段训练合并成了单阶段训练，面对灵活尺寸问题，大神借鉴了空间金字塔的思路，使用了一层的空间金字塔。摘要本文提出了一个快速的基于区域推荐的卷积网络方法（Fast R-CNN）用于对象检测。Fast R-CNN在前人工作的基础上使用深度卷积网络，可以更有效地分类物体推荐。相比之前的工作，Fa
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原创
2013-10-16 09:13:26
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本文介绍了UNET网络在医学图像分割中的应用及其核心原理。UNET采用独特的U型结构，通过编码器提取图像语义信息，解码器恢复空间细节，并结合跳跃连接融合不同层次特征，实现精确分割。卷积层作为核心组件，利用卷积核检测图像边缘等局部特征，通过池化和反卷积操作处理不同尺度信息。作者通过实践验证了UNET在肿瘤检测中的有效性，成功训练模型并实现预测功能，加深了对该网络架构的理解。代码和测试结果保存在指定路径中。
编辑：杜伟、陈萍。扩散模型不但在生成任务上非常成功，这次在目标检测任务上，更是超越了成熟的目标检测器。扩散模型（ Diffusion Model ）作为深度生成模型中的新 SOTA，已然在图像生成任务中超越了原 SOTA：例如 GAN，并且在诸多应用领域都有出色的表现，如计算机视觉，NLP、分子图建模、时间序列建模等。近日，来自香港大学的罗平团队、腾讯 AI Lab 的研究者联合提出一种新框架 D
一、简介 语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图等领域有着比较广泛的应用。 分割网络现状： 在ResNet以后使用深度学习进行分类任务的性能已经超过了人类，但是目标检测任务和分割任务的准确度却一直较低，其中分割任务的准确度是最低的。因为分
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2024-03-12 20:56:17
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【1】网络结构 UNet网络模型图
Unet包括两部分:1 特征提取部分，每经过一个池化层就一个尺度，包括原图尺度一共有5个尺度。2 上采样部分，每上采样一次，就和特征提取部分对应的通道数相同尺度融合，但是融合之前要将其crop。这里的融合也是拼接。该网络由收缩路径（contracting path）和扩张路径（expanding path）组成
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2024-05-10 22:44:54
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UNET 3+: A FULL-SCALE CONNECTED UNET FOR MEDICAL IMAGE SEGMENTATIONABSTRACT近年来，人们对基于深度学习的语义分割产生了浓厚的兴趣。UNet是一种采用编码-解码结构的深度学习网络，在医学图像分割中有着广泛的应用。结合多尺度特征是实现精确分割的重要因素之一。UNet++在UNet基础上进行改进，它是通过设计具有嵌套和密集跳过连接
ROS通信架构是ROS的灵魂，ROS进程最小单位是节点Node，节点管理器是Master，launch文件是ROS的发动机，ROS通信方式有四种：主题，服务，参数和动作rosrun [--prefix cmd] [--debug] pkg_name node_name [ARGS]
rosrun --prefix 'gdb -ex run --args' pkg_name node_nameros
