语义分割之U-Net和FusionNet
FusionNet是U-Net的改进 1：文字回答：简述医学分割面临的主要挑战 1）数据量少。一些挑战赛只提供不到100例的数据 2）图片尺寸大。单张图片尺寸大、分辨率高，对模型的处理速度有一定要求。 3）要求高。医学图像边界模糊、梯度复杂，对算法的分割准确度要求极高。 4）多模态 ...
原文：语义分割（semantic segmentation）——U-Net
一 定义 语义图像分割的目标是标记图像每个像素的类别。因为我们需要预测图像中的每个像素,所以此任务通常被称为密集预测。 二 参考资料 论文：U Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 三 网络结构 四 Transposed Convolutions Deconvolution up convolutions 卷积和 ...
2020-05-26 08:00 0 1438 推荐指数：
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