文章目录Unet为什么 Unet 适合做医学影像处理Unet 结构展示复现的代码1. 主函数 main2. data.py3. model.py一点尾巴 Unet为什么 Unet 适合做医学影像处理图像语义较为简单、结构较为固定。做脑的，就用脑CT和脑MRI，做胸片的只用胸片CT，做眼底的只用眼底OCT，都是一个固定的器官的成像，而不是全身的。由于器官本身结构固定和语义信息没有特别丰富，所以高级
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2024-03-11 21:29:18
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U-Net和FCN的区别在计算机视觉领域，全卷积网络（FCN）是比较有名的图像分割网络，医学图像处理方向，U-Net可以说是一个更加炙手可热的网络，基本上所有的分割问题，我们都会拿U-Net先看一下基本的结果，然后进行“魔改”。U-Net和FCN非常的相似，U-Net比FCN稍晚提出来，但都发表在2015年，和FCN相比，U-Net的第一个特点是完全对称，也就是左边和右边是很类似的，而FCN的d
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2024-06-03 09:52:37
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机器学习21:全卷积神经网络FCN（整理） 看了很多关于全卷积神经网络的文章和博客，首先放上三篇我认为最有帮助以及适合入门的文章图像语义分割入门+FCN/U-Net网络解析，FCN学习:Semantic Segmentation以及10分钟看懂全卷积神经网络（ FCN ）：语义分割深度模型先驱。在学习过程中因为对全卷积
一、介绍1.1 U-Net很多分割网络都是基于FCNs做改进，包括这一章要讲的U-net。U-Net是一篇基本结构非常好的网络，由于网络结构像U型，所以叫Unet网络U-Net不止应用于图像分割(尤其是医学图像分割)，也用于自然图像生成的任务，所以它几乎是骨干(backbone)网络的标配 1.2 FCN和U-Net的区别这里我引用了U-Net++作者的总结在计算机视觉领域，全
UNet的编解码结构一经提出以来，大有统一深度学习图像分割之势，后续基于UNet的改进方案也经久不衰，一些研究者也在从网络结构本身来思考UNet的有效性。比如说编解码网络应该取几层，跳跃连接是否能够有更多的变化以及什么样的结构训练起来更加有效等问题。UNet本身是针对医学图像分割任务而提出来的网络结构，该任务不像自然图像分割，对分割精度要求并不是十分严格。但对于医学图像而言，器官和病灶的分割则要求
文章目录u-net的引入1.主要思想2.网络架构论文补充1.U-Net数据输入2.卷积核中的数值如何确定？3.如何解决U-net训练样本少的问题？4.U-net可以如何改进？ u-net的引入Unet 发表于 2015 年，属于 FCN 的一种变体。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。1.主要思想U
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2024-08-18 13:52:52
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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
最近在做细胞分割，尝试了很多CNN的分割模型，对比下来发现unet性能真的是很好。在很小的训练集上（30张）也能取得非常不错的分割效果。以前一直以为CNN结构更多的是靠瞎蒙，现在发现其实不是。CNN虽然内部的整个流程很难去揣摩，但是还是有很多比较整体的经验可以借鉴，在模型构建上还是有规可循。 按照我这些日子的测试，结合一点自己的理解和网上各位大佬的帖子，说一下我自己的看法。 U-Net和FCN非常
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2024-02-23 23:24:01
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文章目录Abstract1 Introduction2 Network Architecture3 Training3.1 Data Augmentation4 Experiments5 Conclusion Abstractrelay on the strong use of augmentation a contracting path to capture context and a sy
0 引言PointNet是处理点云数据的深度学习模型，其地位堪比2D图像处理中的CNN网络， 后续的诸多点云数据处理的深度网络都有PointNet的影子。1 点云数据介绍既然PointNet处理的是点云数据， 那么首先需要先知道点云数据是长什么样子。 其实所谓点云数据就是一系列点组成的集合， 每一个点代表一个三维坐标(x,y,z), (注：有些点云数据可能是6个值， 除了三个坐标外， 还有nx,n
跟风，听说最近Transformer很热，那肯定有其过人之处，今天大概看了一下最基础版的Transformer，简单说说体会和理解吧，不一定对，希望路过的大神指点。要说是革命性的变革，那显然不是，Transformer和CNN以及RNN等都是机器学习的范畴，要说一点没变，那也不是，Transformer最大的特点，个人理解，是其Self-Attention机制，至于说这个机制是从哪儿得到的启发，暂
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2024-04-09 11:13:01
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U-Net:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 2015MICCAI会议上提出，适用于各种生物医学图像分割问题，可以从少量的数据中学习到一个对边缘提取十分鲁棒的模型 papercodeUnet是一个encoder-decoder结构，左边一半的encoder包括若干卷积，池化，把图像进行下采样，右边的decode
UNet网络实现图像分割 最近在b站上找到一篇UNet网络实现图像分割的教学视频，进行相关学习后决定记录相关知识和自己的理解。 标题首先，分享下教学视频：图像分割UNet硬核讲解(带你手撸unet代码)_哔哩哔哩_bilibili学习笔记（代码理解加相关知识拓展）：1.UNet网络介绍 不同于CNN网络，UNet网络大致的结构就是： （左边是重复下采样->卷积，右边是重复上
卷积网络LeNet5LeNet5 诞生于1994年，是最早的深层卷积神经网络之一，并且推动了深度学习的发展。从1988年开始，在多次成功的迭代后，这项由Yann LeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。LeCun认为，可训练参数的卷积层是一种用少量参数在图像的多个位置上提取相似特征的有效方式，这和直接把每个像素作为多层神经网络的输入不同。像素不应该被使用在输入层，因为图像具有很强的空间相
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2024-09-26 12:29:22
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贝叶斯学习理论 贝叶斯是一种基于概率的学习算法，能够用来计算显式的假设概率，它基于假设的先验概率，给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身（后面我们可以看到，其实就这么三点东西，呵呵）。 我们用P(h)表示没有训练样本数据前假设h拥有的初始概率，也就称为h的先
8.2 卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是深度学习模型的典型代表，在AI图像识别领域广泛应用。CNN较一般神经网络在图像处理方面有如下优点：a）特征要素提取相对容易；b）逐层特征属性构建相对简单；c）各层次特征复合匹配效果相对较好。以图片识别的卷积神经网络为例:C1层是一个卷积层，由6个Feature Map特征图构成。C1层特征图中每个神经元与输入中55的邻域相连。C1层特征图的大小为2828
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2024-03-29 15:40:13
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U-GAT-IT论文主要贡献模型结构生成器判别器损失函数实验结果 论文主要贡献解决了无监督的图像翻译问题，当两个域的图像的纹理和形状差别很大时，现有的一些经典模型(CycleGan、UNIT、MUNIT、DRIT等)效果不佳，这些算法适用于两个域的差别不大时，如Photo2Vangogh和Vhoto2Portriat，而Cat2Dog和Selfie2Anime(自拍到漫画)效果不好，本文通过引入
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2024-07-02 04:51:52
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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
1. Transformer 模型结构处理自然语言序列的模型有 rnn， cnn（textcnn），但是现在介绍一种新的模型，transformer。与RNN不同的是，Transformer直接把一句话当做一个矩阵进行处理，要知道，RNN是把每一个字的Embedding Vector输入进行，隐层节点的信息传递来完成编码的工作。简而言之，Transformer 直接粗暴（后面Attention也就
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2024-07-04 17:19:35
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卷积神经网络被大规模的应用在分类任务中，输出的结果是整个图像的类标签。但是UNet是像素级分类，输出的则是每个像素点的类别，且不同类别的像素会显示不同颜色，UNet常常用在生物医学图像上，而该任务中图片数据往往较少。所以，Ciresan等人训练了一个卷积神经网络，用滑动窗口提供像素的周围区域（patch）作为输入来预测每个像素的类标签。这个网络有两个优点：（1）输出结果可以定位出目标类别的位置；（
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2024-10-30 09:04:40
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