文章目录Unet总结一、网络结构二、主要策略2.1 编码-解码结构2.2 overlap-tile strategy2.3 weighted loss2.4 数据增强-随机弹性形变三、训练四、效果图 Unet总结论文地址：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image SegmentationUnet主要用于医学图像分割。医学图像特点是：数据
作者：晟 沚 编辑：赵一帆分割网络中的池化操作在减少feature的空间分辨率的同时增加了模型感受野，这也是模型应对小型平移具有鲁棒性的根本原因。但是连续的下采样得到的feature map 就会丢失一些low-level中关键信息(例如边沿，边界等)。这就让识别和准确定位产生了矛盾。如果网络不采取任何池化操作，这在目标边界定位上效果较好，但是识别性能差。 为了解决这个问题，u
Unet系列+Resnet模型（Pytorch)一.Unet1.模型简介Unet的结构如图所示，网络是一个经典的全卷积网络，模型与FCN类似没有全连接层，但是相比于FCN逐点相加，Unet使用torch.cat将特征在channel维度进行拼接，使得特征可以重复利用达到了更好的图像分割效果。2.代码实现为了使得代码简单明了，可以将双卷积单独作为一个Block处理。import torch
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2024-03-16 14:31:41
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#今日论文推荐# UNet 和 UNet++：医学影像经典分割网络对比语义分割是计算机视觉的一个问题，我们的任务是使用图像作为输入，为图像中的每个像素分配一个类。在语义分割的情况下，我们不关心是否有同一个类的多个实例(对象)，我们只是用它们的类别来标记它们。有多种关于不同计算机视觉问题的介绍课程，但用一张图片可以总结不同的计算机视觉问题:语义分割在生物医学图像分析中有着广泛的应用：x射线、MRI扫
本文主要总结整理一些「图像分割」的深度卷积神经网络和我遇到的一些问题。 前言以下总结按照时间先后顺序来介绍深度卷积神经网络在图像分割领域的发展。其中本人用得最多的是基于 UNet 的框架结构，尤其在医学图像领域，UNet 的一些列衍生变形结构可以取得很不错的效果。关于 UNet 系列的代码以及其效果对比，欢迎参见本人的 Github Repo：UNet
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2024-05-20 22:04:52
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OpenCV学堂 昨天 目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用：分类（ViT），检测（DETR）和分割（SETR），并且都取得了不错的效果。那么未来，Transformer有可能替换CNN吗，Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域？后面的研究思路可能会有哪些？ 湃森：要从方法提出的动机来剖析 回答这个问题，笔者
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 分享：Jzb 开始时间：2019年6月30号周日晚20:30 简介：U-Net想必大家都有耳闻，是比较早的使用全卷积网络进行语义分割的算法之一，论文中使用包含压缩路径和扩展路径的对称U形结构在当时非常具有创新性，且一定程度上影响了后面若干个分割网络的设计，
Vision Transformers(ViTs)在各种计算机视觉任务中取得了非常不错的性能。然而，使用multi-head self-attention(MSA)建模全局关联会带来2个问题：大量的计算资源消耗和缺乏作用于局部特征建模的内在归纳偏差。目标比较一致的解决方案是通过基于神经架构搜索(NAS)的剪枝方法，寻找是否用类似卷积的归纳偏差来替换一些MSA层，这些归纳偏差具有比较高计算效率。然
前言 这段时间到了新公司，工作上开始研究DeepLearning以及TensorFlow，挺忙了，前段时间看了VGG和deep residual的paper，一直没有时间写，今天准备好好把这两篇相关的paper重读下。 VGGnet VGG解读 VGGnet是Oxford的Visual Geometry Group的team，在ILSVRC 2014上的相关工作，主要工作是证明了增加网络的深度能
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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简述一下Unet网络 UNet网络和FCN都是Encoder-Decoder结构Encoder由卷积操作和下采样操作组成，统一使用3✖️3的卷积核，padding为0，striding为1，所以每次卷积之后feature map的H和W变小了，在skip-connection时要注意feature map的维度。下采样使用的是最大池化 feature map经过Decoder恢复原始分辨率，该过程
摘要 我们的工作重新审视了规范的
ResNet
，并研究了这三个方面，试图将其理清。也许我们发现训练和扩展策略可能比架构更改更重要，此外，由此产生的ResNet
与最近最先进的模型相匹配。 我们证明了性能最好的缩放策略取决于训练方案，并提供了两种新的缩放策略
： （
1
）在可能发生过拟合的方案中的缩放模型深度（否则最好是宽度缩放） （
2
）提高图像分辨率的
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2024-10-08 09:50:20
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UNet解读UNet论文UNet的简介代码解读DoubleConv模块Down模块Up模块OutConv模块整个UNet参考资料 UNet论文UNet论文地址UNet的简介UNet是一个对称的网络结构，左侧为下采样，右侧为上采样；下采样为encoder，上采样为decoder;四条灰色的平行线，就是在上采样的过程中，融合下采样过程的特征图的通道，Concat
原理就是：一本大小为10cm
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2024-04-22 11:24:25
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1． VGG模型VGG又分为VGG16和VGG19， 分别在AlexNet的基础上将层数增加到16和19层， 它除了在识别方面很优秀之外， 对图像的目标检测也有很好的识别效果， 是目标检测领域的较早期模型。2． GoogLeNet模型GoogLeNet除了层数加深到22层以外， 主要的创新在于它的Inception， 这是一种网中网（Network In Network） 的结构， 即原来的节点也
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2024-04-04 11:40:32
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文章目录Faster Rcnn逐行debug，深入理解原理检测效果predict.pyfrcnn.py初始化utils.py函数：get_classesfrcnn.py函数：generatenets/frcnn.pyFasterRCNN构建resnet50ResNetBottleneckResnetresnet50FasterRCNNRegionProposalNetworkgenerate_a
出处论文：Deep Residual Learning for Image Recognition作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian SunImageNet Top5错误率： 3.57%主要思想主要体现在 Residual(残差)，从名字就可以看出，不学绝对值，而学差值。不去学绝对的完全重构映射，只学映射后相对于原来的偏差，即和iden
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2024-09-18 14:53:46
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前言本文提出了一个分割网络——Unet，Unet借鉴了FCN网络，其网络结构包括两个对称部分：前面一部分网络与普通卷积网络相同，使用了3x3的卷积和池化下采样，能够抓住图像中的上下文信息（也即像素间的关系）；后面部分网络则是与前面基本对称，使用的是3x3卷积和上采样，以达到输出图像分割的目的。此外，网络中还用到了特征融合，将前面部分下采样网络的特征与后面上采样部分的特征进行了融合以获得更准确的上下
前 言 YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通：第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接
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2024-06-20 17:15:23
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第一部分：前言及模型简介前言在工业生产中，确保钢材质量至关重要。传统的质量控制方法依赖于人工检查，但随着深度学习技术的进步，我们现在可以使用复杂的模型如ResNet50和Res-UNET来自动预测和定位钢材中的缺陷。ResNet50简介ResNet50，即带有50层的残差网络（ResNet），是深度学习领域中的重要模型。ResNet的核心思想是引入“跳跃连接”或“残差连接”，使得模型在训练深度网络
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2024-06-19 21:30:53
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一.简介residual network(残差网络)的缩写，论文《Infrared and Visible Image Fusion with ResNet and zero-phase component analysis》。 论文中，作者探讨了传统的图像融合的方法，基于MSD（multi-scale decompsition）方法的，基于SR（spatial representation）方法
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2024-04-30 19:10:26
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