卷积、池化-＞CNN-＞FCN-＞Unet

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#图像处理 #深度学习

于 2022-03-25 18:26:15 首次发布

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卷积

池化

传统CNN

FCN（全卷积网络）

Unet

卷积

深度学习---图像卷积与反卷积（最完美的解释）_Dean0Winchester的博客-优快云博客_卷积

        图像矩阵进行卷积的过程 

        区分卷积的三种模式与padding的两种模式：

        ​​​​​​​卷积的三种模式full, same, valid以及padding的same, valid - 知乎

          4.26找到一个很nice的up讲解：

        【卷积神经网络】8分钟搞懂CNN，动画讲解喜闻乐见_哔哩哔哩_bilibili 

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图像分割 UNet 是一种特定的 CNN 网络架构，其具有良好的分类、数据驱动、适应范围等优势
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U-Net 是 2015 年提出的一个全卷积神经网络（CNN）架构，它用于图像分割任务。该网络架构通过在两个路径上进行特征抽取并逐层融合它们来实现对图像进行精细化分割。这种结构能够有效地结合全局信息和局部信息，从而达到很好地解决分割中的信息不足的问题。相比于传统的基于区域的分割方法，U-Net 在准确率、小体积和计算量方面都有很大的优势。U-Net 的设计思想是将输入图像划分为几个互斥且尺寸相同的子区域，然后再利用卷积网络来提取图像的局部特征。
【图像去噪】论文精读：Multi-level Wavelet-CNN for Image Restoration（MWCNN）
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论文题目：Multi-level Wavelet-CNN for Image Restoration —— 用于图像恢复的多级小波CNNCVPR 2018！感受野大小和效率之间的权衡是低级视觉中的关键问题。普通卷积网络 (CNN) 通常以计算成本为代价来扩大感受野。最近，已经采用扩张过滤来解决这个问题。但它受到网格效应的影响，由此产生的感受野只是具有棋盘图案的输入图像的稀疏采样。在本文中，我们提出了一种新颖的多级小波 CNN (MWCNN) 模型，以更好地权衡感受野大小和计算效率。
【医疗图像分割 资料整理 - 上】从CNN、FCN到UNet
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FCN（Fully Convolutional Network）：用于图像语义分割的全卷积网络
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FCN（Fully Convolutional Network，全卷积网络）是计算机视觉领域用于语义分割的开创性神经网络架构，由Jonathan Long等人于2015年提出。它将传统CNN改造为全卷积形式，通过编码器-解码器结构实现像素级预测，支持任意尺寸输入。核心创新包括转置卷积上采样和跳跃连接，在PASCAL VOC等数据集上表现优异。虽然存在边界模糊等局限，但FCN奠定了现代分割模型的基础，其全卷积思想被U-Net、DeepLab等后续模型继承发展，广泛应用于自动驾驶、医疗影像等领域。
UNet和传统CNN的区别
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文章目录UNet和CNN的区别一、UNet网络模型1.Encoder2.Decoder二、UNet和CNN的区别1.CNN是对图像进行分类，输出的结果是整个图像的类标签；UNet是像素级分类，输出的结果是每个像素点的类被，且不同类别的像素会显示不同的颜色。2.CNN是通过卷积层和池化层提取图像特征，经反向传播确定最终参数，并得到最终的特征；而UNet的特征提取步骤较为复杂，分为Encoder和Decoder。3.输入输出大小：CNN以VGG为例，输入大小为3*224*224，输出大小为1*1*num_cla
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3D的unet CNN网络，用于3D图像的分割。效果还是不错的
24、图像分割技术：U-Net与Mask R-CNN的实现与应用
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UNet-zoo（U-Net各种版本）.zip
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全卷积网络是深度学习中用于像素级预测的重要工具，与传统的卷积神经网络（CNN）不同，FCN的最后几层完全由卷积层组成，没有全连接层。这种设计使得FCN可以直接在任意大小的输入上进行前向传播，非常适合像图像分割...
UNET——经典的CNN架构，上下文信息进行统一
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利用contracting path（收缩路径）捕获上下文信息，symmetric expanding path（对称扩展路径）就获取精确的定位信息，（本质上是编码和解码过程）将两者结合，得到一个很好的效果。
UNET-一种卷积神经网络（CNN）架构
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在实际应用中，UNET的结构会更复杂，包含更多的卷积层和特征合并步骤。此外，为了进行训练，还需要定义损失函数和优化器，并编写训练循环。UNET的工作原理基于编码器（下采样）和解码器（上采样）的结构。解码器则通过转置卷积层（或上采样）逐步恢复图像尺寸，并合并来自编码器的特征，以生成最终的分割图像。它采用了一种独特的“U”形结构，使得网络能够精确地定位图像中的目标对象，并对其进行分割。UNET广泛应用于生物医学图像分割，例如细胞、组织、器官的分割，以及在自动驾驶中的道路和车辆检测。
Python-CFUN联合FasterRCNN与Unet网络实现高效的全心脏分割
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CFUN - 联合Faster R-CNN与U-net网络实现高效的全心脏分割
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各种Unet模型用于图像分割的实现-Unet，RCNN-Unet，注意力Unet，RCNN-Attention Unet，嵌套式Unet细分Unet细分-Pytorch-Nest-of-Unets各种Unet模型用于图像分割的实现UNet- U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络https://arxiv.org/abs/1505.04597 RCNN-UNet-基于U-Net的递归残差卷积神经网络（R2U-Net）用于医学图像分割https：// arxiv。 org / abs / 1802.06955 Attention Unet-Attention U-Net：学习在哪里寻找胰腺https://arxiv.org/abs/1804.03999 RCNN-Attentio
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UNet(UNet网络的三个实现：大同小异 全是pytorch实现)，其中UNet文件中包含了原始的分割数据集
DC-UNet：重新思考UNet架构和双通道高效CNN医学图像
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CVPR25爆款！CNN+UNet！9种创新思路拿去，accept飙升！
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例如，对于一个大小为 4×4 的特征图，使用 2×2 的最大池化操作后，特征图的大小会变为 2×2，但保留了特征图中最重要的特征。多架构融合：提出了一个弱监督学习（WSL）框架，集成了基于CNN的UNet、基于Swin Transformer的SwinUNet和基于VMamba的Mamba-UNet三种不同架构，以实现详细的局部特征提取、全面的全局上下文理解和高效的长距离依赖关系建模。全连接层是 CNN 的最后几层，它将前面卷积层和池化层提取的特征进行整合，输出最终的分类结果或回归值。
图像语义分割的理解(基于FCN和U-net)(全卷积网络与cnn的区别)
qq_42121640的博客
01-08 7642
参考:https://blog.youkuaiyun.com/sinat_24143931/article/details/78696442 FCN是深度学习应用在图像分割的代表作, 是一种端到端(end to end)的图像分割方法, 让网络做像素级别的预测直接得出掩模图(或者说label map) FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问...
FCN&U-Net
u011499135的博客
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1.什么是语义分割？ 语义分割是在像素级别理解图像。 2.论文地址 FCN FCN中文翻译版 U-Net3.详解 传统CNN是利用卷积层+池化层+全连接层最后用softmax实现分类。而FCN则将CNN中的全连接层替换为卷积层，故称为全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks)。 Upsample：简单来说就是pooling的逆过程upsample采样
【深度学习】FCN、Unet、Unet++：医学图像分割网络一览
fengdu78的博客
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作者丨Error@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/159173338 转自 | 极市平台导读本文先厘清了语义分割、实例分割和全景分割等定义的区别。在此基础上，进一步分析了FCN、Unet、Unet++等算法在医学图像上的适用情况。先上目录：相关知识点解释FCN 网络算法的理解Unet 网络算法的理解Unet++ 网络算法的理解Unet+++ 网络算法的理...
2012-2019年计算机视觉顶级论文精选集
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