FCN虽然做出了开创性的工作，FCN-8s相较于此前的SOTA分割表现，已经取得了巨大的优势。但从分割效果上看还很粗糙，对图像的细节处理还很不成熟，也没有考虑到像素与像素之间的上下文（context）关系，所以FCN更像是一项抛砖引玉式的工作，随着U形的编解码结构成为通用的语义分割网络设计范式，各种网络如雨后春笋般涌现。UNet是U形网络结构最经典和最主要的代表网络，因其网络结构是一个U形而得名，
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2023-12-15 17:55:20
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图像分割（语义分割是像素分类，实例分割还要分类后区分不同个体）【unet】本质是像素点的多分类，深度不深，用于检测小物体，如细胞，下图灰色箭头表示 跳跃连接 skip-connection，通过 concatenate 特征融合，卷积结构统一为 3x3 的卷积核，padding 为 0 ，striding 为 1。 【unet ++】 在原始
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2023-11-08 00:18:10
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UNet++ 论文技术要点归纳UNet++概要简介网络架构跳跃连接深度监督实验数据集基线模型实验参数实验结果模型剪枝结论 UNet++概要 unet++是一种基于深度监督的编码器-解码器网络结构，并且有密集的跳跃链接。简介跳跃连接在分割网络中十分重要，可以结合深层和浅层的语义信息。在FCN中跳跃连接是通过元素级别的相加来实现的，在UNet中是通过拼接操作来实现的。是否可以将Resnet和Densn
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2023-10-24 10:40:42
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众所周知，在语义分割领域，最经典的网络框架之一就是UNet，简洁的结构，出众的性能，使其不仅在当时取得了骄人的成绩，更对后来的语义分割领域产生了极其深远的影响（尤其是医学图像）。我们先来简单地看看UNet的基本情况。1.UNet网络简介 这张图就是网上最常见的那张图，也是原文中的网络结构图。主体部分：显示输入一张572*572的图片，然后通过两个步长为1的3*3卷积（没有padding），得到了5
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2024-04-11 12:01:22
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前言： 本文为MobileNet的简单介绍，尝试最少的废话进行介绍，适合快速入门。 背景移动设备硬件资源和算力有限，不适合复杂深度学习模型。轻量级神经网络业内提出了SqueezeNet、ShuffleNet、NasNet、MnasNet、MobileNet以及EfficientNet等轻量级网络模型。本文主要介绍MobileNet。MobileNetMobileNet V1核心采用了深度可分离卷积
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2023-11-10 22:33:21
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图像分割unet系列------UNet详解1、UNet网络结构2、UNet网络结构高性能的原因分析3、医学图像使用UNet网络结构 UNet最早发表在2015的MICCAI上，到2020年中旬的引用量已经超过了9700多次，估计现在都过万了，从这方面看足以见得其影响力。当然，UNet这个基本的网络结构有太多的改进型，应用范围已经远远超出了医学图像的范畴。我们先从最原始的UNet网络模
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2023-11-09 12:46:34
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文章目录一、网络结构1.1 重新设计的跳跃路径1.2 密集跳跃连接 一、网络结构UNet++ 的目标是通过在编码器和解码器之间加入 Dense block 和 卷积层 来提高分割精度。UNet++ 在原始的 U-Net 上加了3个东西：重新设计的跳跃路径（显示为绿色）：以弥补编码器和解码器子路径之间的语义差别密集跳跃连接（显示为蓝色）深度监督（显示为红色）1.1 重新设计的跳跃路径在 UNet+
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2023-06-19 14:49:20
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本文主要是对 U-Net 论文中主要内容的提炼，中间加入了一些自己的理解，有些地方自己不是很懂，所以直接采用了直译的方式。建议大家去阅读原文。U-Net 的主要优点是可以用更少的训练样本达到更好的效果，并且速度很快，这对于训练数据较少的医学图像处理相关的问题来说是十分重要的。U-Net论文地址：U-Net论文一、前人工作文章首先总结了前人工作的一些特点，前人的工作（主要是一些卷积神经网络模型）有两
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2023-11-07 12:06:18
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1 Unet网络概述论文名称：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation发表会议及时间 ：MICCA ( 国际医学图像计算和 计算机辅 助干预会 议 ) 2 0 1 5Unet提出的初衷是为了解决医学图像分割的问题。Unet网络非常的简单，前半部分就是特征提取，后半部分是上采样。在一些文献中把这种结构叫做编码器-解
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2024-01-10 12:22:19
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UNet 是一种卷积神经网络架构，通常用于图像分割任务。它是由Olaf Ronneberger，Philipp Fischer和Thomas Brox在2015年提出的。论文题目："U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation"UNet 的体系结构基于编码器-解码器范式，其中编码器从输入图像中提取特征，解码器基于这些
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2023-08-13 20:53:42
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文章目录attentionsequence attentionattention 与 self-attentionchannel attention 与 spatial attentionmulti-head attentiontransformer attention 神经网络在机器学习中属于连接主义，attention机制就是通过添加注意力连接实现的，对传统的神经网络添加新的连接，让神经网
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2023-10-22 23:52:08
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# UNet++神经网络的介绍与应用
## 概述
UNet++是一种用于图像分割任务的神经网络模型，它是对UNet模型的改进和扩展。UNet++在保留UNet模型优点的基础上，增加了更多的路径和深度，提高了图像分割的准确性和鲁棒性。
## UNet模型简介
UNet模型是一种经典的深度学习模型，用于图像分割任务。它由一个编码器和一个解码器组成，编码器用于提取图像特征，解码器用于生成分割结果。U
原创
2023-08-24 15:59:19
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Unet：卷积神经网络在医学图片分割的应用摘要：人们普遍认为深度神经网络需要大量的带标签的样本（数千个）进行训练。在本论文中，我们提出了一个网络和训练策略，更有效的利用了数据，以便更有效地使用可用的带标签的样本。我们使用数据扩张的方法(data augmentation)。由两部分组成：一个收缩路径(contracting path)来获取context information以及一个对称的扩张路
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2024-01-03 10:25:14
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自从AlexNet在2012年赢得ImageNet大赛的冠军一来，卷积神经网络就在计算机视觉领域变得越来越流行，一个主要趋势就是为了提高准确率就要做更深和更复杂的网络模型，然而这样的模型在规模和速度方面显得捉襟见肘，在许多真实场景，比如机器人、自动驾驶、增强现实等识别任务及时地在一个计算力有限的平台上完成，这是我们的大模型的局限性所在。目前针对这一问题的研究主要是从两个方面来进行的：一是对复杂模型
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2023-11-02 07:44:34
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神经网络中的epoch、batch、batch_size、iteration的理解下面说说这三个区别：（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练； （2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； （3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次。举个例子，训练集
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2023-08-26 16:19:30
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Transformer模型是一种流行的人工神经网络，常用于自然语言处理任务，如翻译、摘要和文本生成等。Transformer模型的设计使得它在处理长序列数据时比传统的递归神经网络（如循环神经网络）更有效。在传统的递归神经网络中，每个输入都需要按顺序进行处理，这可能导致信息的丢失。相比之下，Transformer模型通过引入注意力机制来处理序列数据，该机制可以在序列中的不同位置之间动态地分配注意力。
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2023-11-18 14:56:51
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神经网络编程步骤 （1）寻找对结果产生影响的各种指标，假设有m个 （2）寻找样本n个，构造矩阵m*n，其对应的标准输出是n*1 (3)将上述m*n与n*1分别带入网络中训练，类似于下列代码中的P与T （4）输入新的数据进行仿真，类似于下列代码中的P2；%traingd
clear;
clc;
P=[-1 -1 2 2 4;0 5 0 5 7];
T=[-1 -1
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2023-06-02 23:05:02
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文章目录一、NNLM简单介绍二、NNLM词语预测代码1. 导入包2. 文本数据处理3. 自定义mini-batch迭代器 4. 定义NNLM模型1. 定义模型结构2. NNLM参数设置5. 输入数据并完成训练 6. 预测一、NNLM简单介绍 NNLM：Neural Network Language Model，神经网络语言模型。源自Bengio等人于200
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2023-10-30 23:17:21
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3D特征图表示为 [H x W x D],其中 H是高度，W是宽度，D是深度。理解3D特征图是打开卷积层的钥匙，3D特征图可以看作D个2D数据，每个2D数据的尺寸均是 [H x W]，称为特征图，3D特征图总共有D特征图。升级做法如下：每个特征图都分别与一个卷积核进行卷积运算，这样就得到D个特征图，这D个特征图先进
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2023-08-05 18:26:57
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我们在设计机器学习系统时，特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。 1.最简单的线性分类 z=ax+by+c 这是一个分类器，输入(x,y)，那么，要求的参数有三个:a,b,c。另外注意c的作用，如果没有c，这
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2023-08-07 14:46:26
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