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最新推荐文章于 2025-09-10 04:33:47 发布
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#算法

本文探讨了U-Net模型在医疗影像分析中的重要性，特别是其skipconnection和U形结构如何适应器官结构固定且语义信息不丰富的场景。通过调整channel数量，模型可以显著减小，例如减小两倍参数量为7.75M，四倍则可降至2M以内，实现轻量化处理。

1. u-net：医疗影像中，器官本身结构固定，语义信息没有特别丰富，所以高级语义信息和低级特征都显得很重要（u-net的skip connection和u形结构就派上了用场）。原始u-net参数量在28m左右，如果把channel数乘被缩小，模型可以更小，缩小两倍后可以是7.75m，缩小4倍，模型参数量可以控制在2m以内，非常轻量

Sun7_She
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医学图像分割模型：U-Net详解及实战
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
10-24 2万+
2015年U-Net的出现使得原先需要数千个带注释的数据才能进行训练的深度学习神经网络大大减少了训练所需要的数据量，并且其针对神经网络在图像分割上的应用开创了先河。当时神经网络在图像分类任务上已经有了较好的成果，但在很多视觉的任务中由于输出需要进行定位，也就是每个像素需要分配一个类标签，这导致成千上万的训练图像在生物医学任务中通常难以获得，从而急需要一个神经网络，它不需要那么多的数据来进行训练却依旧有较好的效果，这就导致了U-Net的诞生。U-Net几乎是当前segmentation项目中应用最广的模型。
unet模型及代码解析
qq_43537701的博客
11-06 5万+
什么是unet 一个U型网络结构，2015年在图像分割领域大放异彩，unet被大量应用在分割领域。它是在FCN的基础上构建，它的U型结构解决了FCN无法上下文的信息和位置信息的弊端（下文细说） Unet网络结构 主干结构解析 左边为特征提取网络，右边为特征融合网络 特征提取网络 由两个3x3的卷积层（RELU）再加上一个2x2的maxpooling层组成一个下采样的模块，一共经过4次这样的操作 特征融合网络 由一层反卷积+特征拼接concat+两个3x3的卷积层（ReLU）反复构成，一共经过4次这样的操
【图像分割】Unet系列深度讲解（FCN、UNET、UNET++）
Danger的博客
03-20 8683
【图像分割】Unet系列深度讲解（FCN、UNET、UNET++）
机器学习入门之：不需要带脑子，全网最细，详解 Unet 代码
qq_42902997的博客
09-16 2万+
文章目录Unet为什么 Unet 适合做医学影像处理Unet 结构展示复现的代码 Unet 为什么 Unet 适合做医学影像处理 图像语义较为简单、结构较为固定。做脑的，就用脑CT和脑MRI，做胸片的只用胸片CT，做眼底的只用眼底OCT，都是一个固定的器官的成像，而不是全身的。由于器官本身结构固定和语义信息没有特别丰富，所以高级语义信息和低级特征都显得很重要(UNet的skip connection和U型结构就派上了用场)。 数据量少。医学影像的数据获取相对难一些，很多比赛只提供不到100例数据。所以我们
【代码笔记】—U-Net
chaiky的博客
07-21 2049
U-Net代码笔记
精选资源
U-Net.pdf Unet论文
07-02
总之，U-Net论文不仅提供了一个有效的网络架构，还展示了一种高效利用有限标注数据的方法，为生物医学图像分割领域带来了突破性的进展。随着深度学习技术的不断发展，U-Net及其后续变体在各种图像处理任务中的应用将...
论文阅读笔记 | U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
maxuanzi的博客
05-27 1118
图像分割任务：目标是将图像划分为多个区域或对象，使得每个区域内的像素具有相似的属性或特征（如颜色、纹理、亮度等），而不同区域之间则具有显著的差异。图像分割旨在将图像分解为多个有意义的部分，以便进行后续的分析和处理，比如目标识别、语义理解、图像编辑等。医学分析：在医学图像中，分割出病变组织或细胞，用于诊断和治疗规划。目标识别：将图像中的目标从背景中分离出来，便于后续的分类或识别。例如在自动驾驶技术中图像分割可以识别道路、车辆、行人等，安防监控系统中用于检测和跟踪目标对象，工业检测领域中识别缺陷或异常区域，
U-NET论文阅读
2302_79403486的博客
12-16 392
编码路径捕捉低级特征（如边缘、纹理等），而解码路径则用于重建更高级的语义特征（如对象的整体结构）。【3】网络的最终的分割图像是与输入像素相同的图像。【6】网络的最终的分割图像是与输入像素相同的图像。【1】构建了一个全卷积网络来用于提取出相应的特征，网络只需要少量的训练数据就可以有更高的分割准确率。【7】对图片进行了镜像，使得图像边缘也能很好的分割。【3】上采样部分，有大量的特征通道，可以让网络将上下文信息传播到具有更高分辨率的层。【1】提出了全卷积网络，使网络即使通过少量的训练图片也可以进行更精确的分割。
【论文阅读】U-Net论文详解
想当咸鱼的猫
12-27 4638
U-Net论文详解 U-Net结构由一个用于捕获上下文信息的压缩路径和一个支持精确定位的对称扩展路径构成。实验结果表明可以从很少的图像进行端到端的训练，并在ISBI挑战上优于先前最优的方法(滑动窗口卷积网络)，并获得了冠军 1. 背景介绍 卷积网络的典型应用是分类任务，其中图像的输出是一个单一的类标签。然而在许多视觉任务中，特别是生物医学图像处理中，期望的输出应该包含定位，即给每一个像素点分配一个类标签。 于是滑动窗口卷积网络通过提供像素点周围的局部区域来预测每个像素的类别标签。但是这样的方法存在两个缺
图像分割——U-Net论文介绍+代码（PyTorch）
m0_74055982的博客
06-17 5495
摘要：人们普遍认为，深度网络成功需要数千样本，在本文中，提出一种网络和训练方法，它使用大量数据增强来有效使用现存的样本，我们的体系结构由一个捕获上下文的收缩路径和能够实现精确定位的对称扩展路径组成。我们证明出这个网络可以使用少量图像进行端到端训练，并且在ISBI挑战赛上优先于先前的最佳方法（滑动窗口卷积）。并且我们的网络速度很快。1介绍目前卷积神经网络的具体用途是用在分类任务上，其中对图像的输出是一个单一的类标签。
【个人整理】语义分割网络U-Net的设计架构与设计思想
MIss-Y的博客
04-23 6194
前言：语义分割的基本模型大都是在FCN的基础之上进行改进的，本文所要讨论的U-Net网络便是如此，U-net 是基于FCN的一个语义分割网络,适合与少量样本的图像分割，比如用来做医学图像的分割，能够取得非常好的成绩。 一、U-Net网络的结构 1.1 基本信息 1.2 U-Net的主要结构 1.3 网络的输出是什么？ 1.4 U-Net的损失函...
U-net模型的实现和完整代码
weixin_44532482的博客
04-30 3486
在学习图像分割的时候，U-net基本上是所有初学者需要学习到的，本人是还没有去学校的准研究生，只是先学习这个网络模式并写代码练习，希望得到锻炼，也希望帮助初学者更好的上手U-net网络，本文中在向前传播后得到的矩阵形状遇到变形的情况，目前还不懂原因，在文章中做出了初步的补救方法，同时本文也参考了许多优秀作者的代码，并会给出链接希望大家更好的学习。
U-Net模型
weixin_44969144的博客
08-04 5525
在网络结构中，卷积基本上都是成对使用的，所以就定义了一个DoubleConv类网络结构图：1.1DoubleConv 模块代码实现)in_channels : 指的是输入特征层的channelsout_channels: 指的是经过DoubleConv层后输出特征层的channelsmid_channels: 指第一个卷积层输出的channels。......
UNET详解和UNET++介绍（零基础）
qq_41105449的博客
06-09 3万+
一·背景介绍 背景介绍： 自2015年以来，在生物医学图像分割领域，U-Net得到了广泛的应用，目前已达到四千多次引用。至今，U-Net已经有了很多变体。目前已有许多新的卷积神经网络设计方式，但很多仍延续了U-Net的核心思想，加入了新的模块或者融入其他设计理念。 编码和解码，早在2006年就发表在了nature上.当时这个结构提出的主要作用并不是分割，而是压缩图像和去噪声.后来把这个思路被用在了图像分割的问题上，也就是现在我们看到的FCN或者U-Net结构，在它被提出的三年中，有很多很多的论文去讲如何
仅 50KB！| 上海交大 MICCAI2023 最新提出超强 U-Net 变体，参数和计算量分别暴降 494 和 160 倍
专注计算机视觉全栈知识分享
07-22 1141
本文主要提出了两个新颖的模块，GHPA 和 GAB，这两个模块大大降低了模型的复杂性，并且提高了模型的性能。同时，本文基于这两个模块构建了EGE-UNet，用于皮肤病变分割任务，实验结果表明，该方法达到了最先进的性能，同时显著降低了资源需求。
医学图像分割 | U-Net网络及他的变体
AI算法修炼营的博客
05-14 9579
点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达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...
从零开始的U-net入门
热门推荐
Absolute Zero
06-22 14万+
目录 前言 一、U-net基础知识 （1）ReLU函数 （2）图像的卷积和反卷积（上采样） （3）池化层（下采样） （4）损失函数 二、U-net入门 （1）U-net的结构是怎么样的？ （2）U-net的输入是什么？ （3）U-net的卷积核大小、卷积核数量、卷积核中的数值、训练深度怎么确定？ （4）如何解决U-net训练样本少的问题？ （5）U-net可以如何改进？ 前言 一、U-net基础知识 （1）ReLU函数 （2）图像的卷积和反卷积（上采样） （3）池化层.
pytorch | 深度学习分割网络U-net的pytorch模型实现
IMAGES CAN TALKS
03-08 5万+
这个是pytorch出来没多久的时候写的了，现在看是非常傻逼的方法，羞耻感十足。 推荐学习项目【pix2pix】的代码，优雅！ –作者 2018.1.30 U-Net 的实现现在github上非常多了吧！用dense-net大概也随随便便吊打了吧！不要用我这个啦~批判性参考一下pytorch咋用还差不多~！ –作者 2018.4.09 大概不支持pytorch 0.4以及以上版本 ...
Pytorch-UNet模型性能分析：FLOPs与参数量计算方法
最新发布
gitblog_01126的博客
09-10 322
在深度学习领域，尤其是语义分割任务中，模型性能分析是一个不可忽视的环节。你是否曾遇到过以下问题：训练好的模型在GPU上运行流畅，但部署到边缘设备时却卡顿不堪？或者，在尝试改进模型精度时，却发现计算资源消耗急剧增加？Pytorch-UNet作为图像语义分割的经典模型，其性能分析对于实际应用至关重要。 本文将深入探讨Pytorch-UNet模型的FLOPs（浮点运算次数）和参数量计算方法，帮助你： ...
U-net论文
03-19
### U-Net 架构的研究论文下载 U-Net 是一种经典的卷积神经网络架构，最初由 Olaf Ronneberger 等人在其 2015 年的论文《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》中提出[^2]。该模型因其在医学图像分割任务中的卓越表现而广受关注，并成为许多后续研究的基础。 以下是获取 U-Net 原始论文 PDF 的方法： #### 方法一：访问原始出版平台 U-Net 论文首次发表于 MICCAI（Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention）会议。可以通过以下链接直接访问并下载论文： - **MICCAI 官方网站**: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-24574-4_28 #### 方法二：学术搜索引擎 可以利用 Google Scholar 或其他学术搜索引擎输入关键词 “U-Net convolutional networks biomedical image segmentation”，找到对应的 PDF 链接。通常情况下，部分高校或机构会提供免费版本的论文下载。 #### 方法三：开源资源库 一些公共资源库也提供了 U-Net 论文的下载链接，例如： - **arXiv**: 虽然 U-Net 的原始论文并未发布在 arXiv 上，但与其改进版本相关的论文可能在此平台上存在。 - **ResearchGate**: 用户可以在 ResearchGate 上搜索作者姓名或论文标题，请求作者分享 PDF 文件。 #### 改进版 U-Net 的相关工作 除了最初的 U-Net 外，还有多个基于此架构的改进版本被提出，例如： - **UNet++**: 提出了更深层次的特征融合机制以提高性能。 - **Attention U-Net**: 引入注意力机制来增强重要区域的学习能力。 如果需要进一步了解这些变体的具体实现细节，可查阅相关文献或代码仓库。 ```python import requests def download_paper(url, filename="unet_paper.pdf"): response = requests.get(url) with open(filename, 'wb') as file: file.write(response.content) download_paper("https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-319-24574-4_28.pdf", "unet_original_paper.pdf") ``` 上述 Python 代码可用于自动下载指定 URL 下的 PDF 文件至本地环境。
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