AI:299-UNet图像分割-从网络结构理论到代码实战(基础模型篇)
在数据处理中通过加权求和的方式捕捉局部模式或特征。卷积用于提取图像的局部特征,如边缘、角点、纹理等。通过卷积核(过滤器)扫描图像,可以检测到不同的特征,并逐层提炼更高层次的特征。激活函数是神经网络中的关键组件,其作用是对每一层的输出(或称为神经元的加权和)进行非线性变换,从而使网络具备学习和表达复杂
【人工智能Ⅱ】实验4:Unet眼底血管图像分割
下采样可以增加对输入图像的一些小扰动的鲁棒性,比如图像平移,旋转等,减少过拟合的风险,降低运算量,增加感受野的大小。根据预测结果可以分析得到:在训练迭代次数较高的情况下,模型能够完全完成对眼球图像进行分割,所有眼球中的血管基本保持一个较高的能见度。根据预测结果可以分析得到:在训练迭代次数较低的情况下
UNeXt:基于 MLP 的快速医学图像分割网络
UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。它在早期阶段使用卷积,在潜在空间阶段使用 MLP。通过一个标记化的 MLP 块来标记和投影卷积特征,并使用 MLP 对表示进行建模。对输入通道进行移位,可以专注于学习局部依赖性。
nnUNet 详细解读(一)论文技术要点归纳
提出了一种基于2D和3D UNet的自适应框架nnUNet,无需手动调参,平均DICE最高。总共10个数据集,7个用于训练阶段,3个用于评估阶段,且不能手动调参。预处理:resampling和normalization训练:loss,optimizer设置、数据增广推理:patch-based策略、
Half-UNet:用于医学图像分割的简化U-Net架构
Half-UNet简化了编码器和解码器,还使用了Ghost模块(GhostNet)。并重新设计的体系结构,把通道数进行统一。
U-Net在2022年相关研究的论文推荐
UNet 可以算是 FCN 的一种变体,是最常用、最简单的一种分割模型,简单、高效、易懂、容易构建,且可以从小数据集中训练。2015 年,UNet 在论文 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 中被提出 。