fang_chuan 2019-07-07 10:02:26 33771 收藏 146 分类专栏: 机器学习 U-Net ...
.文章原文地址 U Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation .文章摘要 普遍认为成功训练深度神经网络需要大量标注的训练数据。在本文中,我们提出了一个网络结构,以及使用数据增强的策略来训练网络使得可用的标注样本更加有效的被使用。这个网络是由一个捕捉上下文信息的收缩部分和与之相对称的放大部分,后者能够准确的定位。我们 ...
2019-05-19 16:28 0 1984 推荐指数:
fang_chuan 2019-07-07 10:02:26 33771 收藏 146 分类专栏: 机器学习 U-Net ...
今天来简单归纳一下,医学图像分割的内容,还有很多代表性的工作在之后的文章中不断更新,由于同一个网络结构可能在不同的数据集上表现出不一样的性能,在具体的任务场景中还是要结合数据集来选择合适的网络。 医学图像特点 1.图像语义较为简单、结构较为固定。我们做脑的,就用脑CT和脑MRI,做胸片 ...
U-net网络主要思路是源于FCN,采用全卷积网络,对图像进行逐像素分类,能在图像分割领域达到不错的效果。 因其网络结构类似于U型,所以以此命名,可以由其架构清晰的看出,其构成是由左端的卷积压缩层,以及右端的转置卷积放大层组成; 左右两端之间还有联系,通过灰色箭头所指,右端在进行转置卷积 ...
1. 概要 U-Net通俗来讲也是全卷积神经网络的一种变形,主要其结构经论文作者画出来形似字母U( ...
——U-net网络方面的内容。后续将会尽可能系统的学习深度学习并且记录。 更新频率为每周大于等于一篇。 ...
3D U-Net这篇论文的诞生主要是为了处理一些块状图(volumetric images),基本的原理跟U-Net其实并无大差,因为3D U-Net就是用3D卷积操作替换了2D的,不过在这篇博文中我会按照论文的结构大概介绍一下整体的原理及结构运用。当然在原本的论文中,论文作者为了证实框架的可执行 ...
code : https://github.com/Czt1998/U-net 写在前面: 一直没有整理的习惯,导致很多东西会有所遗忘,遗漏。借着这个机会,养成一个习惯。 对现有东西做一个整理、记录,对新事物去探索、分享。 因此博客主要内容为我做过的,所学的整理记录以及新 ...