語義分割之U-Net和FusionNet
FusionNet是U-Net的改進 1：文字回答：簡述醫學分割面臨的主要挑戰 1）數據量少。一些挑戰賽只提供不到100例的數據 2）圖片尺寸大。單張圖片尺寸大、分辨率高，對模型的處理速度有一定要求。 3）要求高。醫學圖像邊界模糊、梯度復雜，對算法的分割准確度要求極高。 4）多模態 ...
原文：語義分割（semantic segmentation）——U-Net
一 定義 語義圖像分割的目標是標記圖像每個像素的類別。因為我們需要預測圖像中的每個像素,所以此任務通常被稱為密集預測。 二 參考資料 論文：U Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 三 網絡結構 四 Transposed Convolutions Deconvolution up convolutions 卷積和 ...
2020-05-26 08:00 0 1438 推薦指數：
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