U-Net卷積神經網絡簡要解析（附基於TensorFlow自己實現的代碼參考）
由於項目需要，用U-NET跑一個程序來對醫學影像進行分割（segmentation），因此跑去看了下這篇論文（paper），下面會介紹一下U-Net的框架及要點，如果哪里有寫的不對的，或者好的建議，歡迎提出並糾正。 論文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597 ...
原文：U_Net原理及tensorflow的實現
Unet 用於圖像邊緣檢測，是FCN的改進 如上圖是UNET的架構圖，可以發現器輸入圖像和輸出圖像不一致，如果我們需要輸入圖像和輸出圖像一致時，在卷積時，使用padding SAME 即可，然后再邊緣檢測時，就相當與像素級別的二分類問題，用交叉熵做loss函數即可。但位置檢測常用IOU作為loss函數。 個人覺得UNET的優點： .Unet的去除了全鏈接層，可以接受圖像大小不一致的輸入 在訓練時， ...
2018-03-24 11:50 1 2555 推薦指數：
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U-Net網絡的Pytorch實現
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