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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x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])x isn't a specific value. It's a placeholder, a value that we'll input when we ask TensorFlow to run a computation. We want to be able to input any
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2024-04-30 05:59:33
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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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使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session)使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable)使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.op (operation 的缩写). 一个 op
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2024-02-23 20:39:59
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tensorflow的工程有使用python的多进程读取数据，然后给feed给神经网络进行训练。也有tensorflow中的 tf.data.DataSet的使用。并且由于是tensorflow框架的内容，会让工程看起来更加连贯流畅。这里我们需要先了解 tf.data 下的两个类：tf.data.DataSet：将我们的numpy数据 转换成 tensorflow的DataSet数据tf.data
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2024-08-10 17:43:24
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autoencoder可以用于数据压缩、降维，预训练神经网络，生成数据等等Auto-Encoder架构需要完成的工作需要完成Encoder和Decoder的训练例如，Mnist的一张图片大小为784维，将图片放到Encoder中进行压缩，编码code使得维度小于784维度，之后可以将code放进Decoder中进行重建,可以产生同之前相似的图片。Encoder和Decoder需要一起进行训练。输入
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2024-05-03 11:45:21
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AlexNet主要技术点AlexNet使用的主要技术： 1. 使用ReLU作为CNN的激活函数，解决了Sigmoid在较深网络中的梯度弥散问题（vanishing gradient problem）. 2. 训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元，避免了模型的过拟合问题． 3. 在CNN中使用重叠的最大池化，避免了平均池化造成的模糊效果．同时让步长小于池化核的尺寸，使池化层的输出发生重
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2024-07-30 11:25:48
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推荐：TensorFlow Lite for Unity 示例库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍TensorFlow Lite for Unity Samples 是一个专为 Unity 开发者设计的开源项目，它移植了 TensorFlow Lite 的多个示例应用，并集成了 MediaPipe 框架的实用功能。这个项目旨在简化在 Unity 中使用 Ten
主要将模型的搭建移植到keras，参照上一篇博客。新的差异主要如下：1. 之前我们可以初始化一个tensor,可以通过tf.nn,或者tf.layers模块，有些模块中出现了重复的片段，因此新的版本保留的前提下， 引入了一个新的tensorflow.keras.layers全新的模块。tf.keras.layers.Dense（units,activate,use_bais,input
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2024-03-05 23:53:44
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TensorFlow模型实现：UNet模型1.UNet模型# -*-coding: utf-8 -*-""" @Pro
原创
2022-08-24 17:04:33
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亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲，而TensorFlow仅擅长于特征提取。
深度学习框架哪家强：TensorFlow？Caffe？MXNet？Keras？PyTorch？对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何，各位读者不免会有所好奇。微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示，亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能
Transformer-Unet: Raw Image Processing with UnetAbstractSection I IntroductionSection II Related WorkSection III MethodSection IV ImplementationSection V
Conclusion Unet) Abstract医学图像分割任务在医学图像分析领域十分
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2024-04-11 21:10:16
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问题（待修改）：1.需要对mask进行热编码。 将（W,H）转为（33,W,H）,33是类别数。 跟UNet输出的mask一样，方便计算loss值。但是代码有问题。 mask用cv读进来是一个矩阵，数值的形式。 不能直接mask==v? 去输出看一下mask到底是什么。生成的masks也要输出看一下。 可以在这里将masks输出为1个文件，对文件进行可视化等这是自
图像分割unet系列------UNet3+（UNet3plus）详解1、UNet3+结构2、UNet3+主要部分说明3、总结 UNet3+发表于2020年的ICASSP，它是对UNet非常重要的改进，它的性能我认为是可以超过 UNet++的，至少在我的使用过程中我会直接使用UNet3+，而不是UNet++。 1、UNet3+结构 UNet3+主要是参考了UNet和UNet++两
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2023-11-01 23:33:46
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# PyTorch UNet：图像分割的深度学习利器
## 引言
近年来，随着深度学习的迅猛发展，图像分割成为了许多计算机视觉应用的核心任务之一。UNet是一种经典的深度学习架构，广泛应用于医学图像分割、场景解析等领域。本文旨在介绍UNet的基本原理，并通过PyTorch实现一个UNet的示例，帮助读者更好地理解和掌握这一强大的工具。
## UNet的基本结构
UNet的设计理念是通过编码
在深度学习领域，UNet模型因其在图像分割任务中的卓越表现而备受关注。UNet能够有效地在复杂背景中分离出目标，常常应用于医学图像处理等任务。然而，在使用Python实现UNet时，我们遭遇了一些困难，以下是对这些问题的详细记录。
## 问题背景
在医疗图像自动分割的研究中，研究人员很常用基于CNN的框架来处理数据。UNet网络结构被设计来从少量样本中学习，并希望通过捕获多尺度特征来提升分割性
Unet医学分割 代码详解U-Net for brain segmentationUnet 模型数据读取遍历文件读取数据数据集划分数据增强索引列表getitem训练和验证DSCvalidation预测完整代码依赖数据增强函数读取数据网络构建metric计算训练与评估 U-Net for brain segmentation基于深度学习分割算法在 PyTorch 中的 U-Net 实现，用于脑 M
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2024-05-09 16:15:46
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在深度学习领域，UNet 模型因其在图像分割任务中的表现而受到广泛关注。在针对“unet代码pytorch”这一话题的问题解决过程中，我发现了诸多关键要素，值得记录和分享。本文将围绕背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践来系统整理这个过程。
在医疗影像分析等领域，图像分割的准确性直接关系到临床决策，因此UNet模型的优化显得至关重要。通过精确的分割，可以显著提高疾病的早期识别
Unet架构代码的描述是，我的目标是深入探讨Unet网络在图像分割中的应用，分析其架构和源码，并探讨其在实际项目中的应用场景。
### 背景描述
Unet网络于2015年由Olaf Ronneberger等人在"U-net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation"一文中首次提出。其主要目的是为了解决生物医学图像分割问题。
UNET 3+: A FULL-SCALE CONNECTED UNET FOR MEDICAL IMAGE SEGMENTATIONunet3+：一种用于医学图像分割的全连通UNETarXiv.2004.08790 文章地址：https://arxiv.org/abs/2004.08790 代码地址：https://github.com/ZJUGiveLab/UNet-Version摘要 最近
