在生物医学方面，有很多3D图像，一层一层转化为2D切片很难且工作量大，而且也不高效，因为相邻切片之间的信息相似性很大。而用整个3D体积的全部数据去训练既低效又极有可能过拟合(如abus假阳性严重)，同时无法创造出海量数据去好好训练(数据扩增上的困难)。3D Unet只需要少部分2D的标注切片就可以生成密集的立体的分割。此网络主要有两个不同的作用方式，一是在一个稀疏标注的数据集上训练并在此数据集上预
Pytorch、人工智能、UNet++、图像分割、细胞分割
原创
2024-04-24 11:45:31
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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。
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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本摘要介绍了基于改进UNET的细胞图像分割系统，该系统整合了UNET、UNET++、R2NET和Attention UNET等多种网络架构，并
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、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。——语义分割是一个分类问题！Unet可以说是最常用、最简单的一种分割模型了，它简单、高效、易懂、容易构建、可以从小数据集中训练。UNet主要贡献是在U型结构上，该结构可以使它
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2024-05-08 14:33:21
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目录一、网络结构（一）左半部分（特征提取部分）（二）右半部分（特征融合部分）（三）代码实现（二）重叠平铺策略（三）加权损失（四）随机弹性形变一、网络结构（图源来自网络）这个结构的思想其实就是先对图像进行卷积+池化，进行特征提取，也就是U型的左半部分，然后对图像拼接+上采样，进行特征融合。 （一）左半部分（特征提取部分）两个3x3的卷积层（ReLU）+ 一个2x2的maxpooling层构
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2024-03-19 16:51:48
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这两个评分函数都以模型的真正例为分子，而分母则是真正例、假正例和假负例的总和，以此来衡量模型预测结果与真实标签的相
原创
2024-05-10 11:15:33
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Pytorch 搭建自己的Unet语义分割平台（Bubbliiiing 深度学习 教程）_哔哩哔哩_bilibili憨批的语义分割重制版6——Pytorch 搭建自己的Unet语义分割平台_Bubbliiiing的学习小课堂-博客源码地址：https://github.com/bubbliiiing/unet-pytorch...
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2021-11-04 16:41:24
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import argparseimport osfrom collections import OrderedDictfrom glob import globimport pandas as pdimport torchimport torch.backends.cudnn as cudnnimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimpor
原创
2024-06-01 20:04:41
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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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【人工智能项目】U-Net实战ISBI细胞分割一、 实验配置及其参数本实验采用的软硬件实验环境如表所示：在Ubuntu操作系统下，采用基于Tensorflow的Keras的深度学习框架，对ISBI细胞分割数据集进行训练和测试。采用keras的深度学习框架，keras是一个专为简单的神经网络组装而设计的Python库，具有大量预先包装的网络类型，包括二维和三维风格的卷积网络、短期和长期的网络以及更广
ProceduralMesh切割教程这篇教程会介绍一下如何使用Slice Procedural Mesh这个蓝图的使用，是使用ProceduralMesh这个组件。效果就是能够切割这个组件的静态模型。先看一下效果图：这里讲一下，不是切人物，是切静态模型，由于蓝图限制，这只是一个障眼法！创建一个第三人称模板（这里就不截图了）创建蓝图，添加如图的三个组件，ProceduralMesh是用于切割的组件，
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2024-02-17 10:08:36
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语义分割（三）Unet++Unet++Unet++特点Unet++网络结构模型剪枝Unet++模型实现 Unet++Unet++论文 UNet++是2018年提出的网络，是U-Net的一个加强版本。Unet++特点其相对U-Net改进之处主要为：网络结合了类DenseNet结构，密集的跳跃连接提高了梯度流动性。将U-Net的空心结构填满，连接了编码器和解码器特征图之间的语义鸿沟。使用了深度监督，
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2024-04-20 21:17:12
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前情说明本作业基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，远程连接ECS服务器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。基于ECS（Ascend310）的U-Net网络的图像分割1. U-Net网络介绍：U-Net模型基于二维图像分割。在2015年ISBI细胞跟踪竞赛中，U-Net获得了许多最佳奖项。论文中提出了一种用于医学
语义分割的UNET网络结构Unet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
原创
2022-01-14 14:29:10
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx1.车牌定位首先贴一下图像分割的效果图：我们可以通过图像分割算法对一张输入图片进行...
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2022-04-22 13:24:11
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# Python UNet图像分割
图像分割是一种将图像划分为不同区域或对象的技术。它在计算机视觉和图像处理领域具有广泛的应用，包括医学影像分析、自动驾驶、人脸识别等。其中，UNet是一种广泛使用的深度学习网络架构，用于图像分割任务。本文将详细介绍Python中如何使用UNet进行图像分割，并通过代码示例演示其用法。
## 什么是UNet
UNet是一种全卷积神经网络架构，由Olaf Ron
原创
2023-09-12 08:30:51
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概述当我们没有足够的数据时，图像增强是一个非常有效的方法我们可以在任何场合使用图像增强进行深度学习——竞赛、工业项目等等我们还将使用PyTorch建立一个图像分类模型，以了解图像增强是如何形成图片的介绍在深度学习竞赛中表现出色的技巧(或者坦率地说，是任何数据科学竞赛) 通常归结为特征工程。当您获得的数据不足以建立一个成功的深度学习模型时，你能发挥多少创造力？我是根据自己参加多次深
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx1.车牌定位首先贴一下图像分割的效果图：我们可以通过图像分割算法对一张输入图片进行...
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2021-10-25 17:39:51
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