UNet

最新推荐文章于 2025-11-20 09:30:51 发布
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U-Net是一种常用于医学图像分割的深度学习模型，尤其在Kaggle竞赛中表现出色。其特点包括VALID而非SAME填充，低层和高层特征匹配，使用加权交叉熵损失分离实例，以及弹性变形处理。为了处理细胞间隙，U-Net通过赋予较大权重来确保分割效果。此外，文章探讨了DeepLab系列的对齐原则，以及U-Net与其他语义分割网络如FCN、SegNet和DeconvNet的相似性和差异性。

kaggle上的常客（医学图像领域比较常用，也是car分割的冠军模型）：
https://www.kaggle.com/c/data-science-bowl-2018/discussion/54426
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

这里写图片描述

  • VALID padding not SAME padding（因为边界用了镜像处理）
  • matched lower and upper features after cropping lower feature（The cropping is necessary due to the loss of border pixels in every convolution：注意看图1中的虚线框，就是与右分支对应的位置去crop左分支）
  • weighted cross entropy loss to separate instances
  • elastic deformations

边界的镜像处理：
这里写图片描述

加权处理：类别平衡和给两个细胞之间的空隙更大的权重

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Unet项目解析(6): 图像分块、整合 / 数据对齐、网络输出转成图像
沈春旭的博客
06-16 1万+
项目GitHub主页：https://github.com/orobix/retina-unet参考论文：Retina blood vessel segmentation with a convolution neural network (U-net)1. 训练数据1.1 训练图像、训练金标准随机分块主代码：# 训练集太少，采用分块的方法进行训练 def get_data_training(DR...
Unet网络结构搭建
m0_56247038的博客
09-22 629
【使用Pytorch搭建U-Net网络(语义分割)】
Unet
光明〇博客
10-28 615
下载Unet资源后，包内有.py和.ipynb文件，在Spyder（TensorFlow）环境中依次运行data.py、model.py、main.py文件，过程中会报错：少keras，安装pip install kernel ，；少skimage，安装pip install scikit-image；少pillow，安装pip install pillow。 等训练结果 ...
Unet的改进网络及应用场景
最新发布
2401_84122962的博客
11-20 894
对比维度原版 U-NetU-net++改进方案核心收益跳跃连接方式跨尺度直接拼接（无过渡）嵌套密集块 + 逐步语义融合缩小语义鸿沟，提升特征融合质量训练监督方式仅最终输出层监督多中间层 + 最终层深度监督适配多尺度目标，小目标分割精度提升感受野适配性固定感受野（依赖手动设计）自适应感受野（密集块自动调整）无需调参，适配大小目标共存场景深层网络训练难度易梯度消失，难以加深密集连接 + 多损失，梯度更稳定支持更深网络，增强特征表达能力对比维度原版 U-Net。
UNet网络结构
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lianghe77的博客
03-01 2万+
UNet是医学图像处理方面著名的图像分割网络，过程是这样的：输入是一幅图，输出是目标的分割结果。继续简化就是，一幅图，编码，或者说降采样，然后解码，也就是升采样，然后输出一个分割结果。根据结果和真实分割的差异，反向传播来训练这个分割网络。其网络结构如下： 可以看出，该网络结构主要分为三部分：下采样，上采样以及跳跃连接。首先将该网络分为左右部分来分析，左边是压缩的过程，即Encoder。通过卷积和...
深度学习表格检测-table-ocr
张伟的专栏
11-28 6486
https://github.com/chineseocr/table-ocr table-ocr Star：119 table-ocr是一个运用unet实现对文档表格的自动检测，表格重建的OCR项目。 OCR工具是目前比较受欢迎，且提高很多工作效率的一类工具。 它背后到底是如何实现的？ table-ocr这个项目可以帮你揭开它神秘的面纱。 img 另外，使用过OCR工具的同学应该都清楚，OCR在印刷体文字识别过程中效果越来越好，但是在表格方面一直捉襟见肘。table-ocr就针对表格检
tensorflow：1)简单的神经网络
Javis486的专栏
05-27 1075
菜鸟的感慨：如今很少碰到像tensorflow这样有心体贴的官方文档，基础的知识文档解释非常清晰，这里只总结笔在学习时的一些疑惑、 先把这节的完整代码贴下： # encoding:utf-8 import tensorflow as tf #加载mnist数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist =
table-detect:表检测（yolo），表行（unet）
05-04
table-detect table detect(yolo) , table line(unet) （表格检测/表格单元格定位） links: models weights download and move to ./modes test table detect python table_detect.py test table ceil detect with unet python table_ceil.py train table line python train/train.py
kaggle-unet-steel-defeat-dection（一）
有所为，有所成长
08-05 873
问题记录 plt.imshow(train_data[3][0].permute(1, 2, 0)) 含义是什么？ self.base_layers[:3] 这是取哪一层？ 这是取base_layers的前三层，分别是卷积层，bn层，relu层 model = UNet(n_class=1).cuda() 后面.cuda()是表示使用GPU的意思吗？ ...
kaggele-Unet-steel-defeat-detection
有所为，有所成长
08-07 2722
brief  今天算是正式第一次打kaggle比赛，记录一下学习成功。这个比赛是用于检测钢铁是否存在缺陷，给出的训练数据集中有四类的缺陷情形，当然也存在没有划痕的情形。我一个打酱油的先是研读了一份开源的kernel代码，今天对同组的同学的Unet深入的学习的一下，说一下具体思路。训练是采取的两次训练的方法，第一次先是在所有的数据集上进行训练一次，第二次再在全是缺陷的数据集上进行测试；细节方面提一下...
Python-在Keras框架中修改图像分割的卷积神经网络UNET
08-11
在Keras框架中修改图像分割的卷积神经网络“UNET”。Modification of convolutional neural net "UNET" for image segmentation in Keras framework
Unet++ 网络tensorflow版（slim实现）
u012160945的博客
11-01 2539
import tensorflow as tf import numpy as np import tensorflow.contrib.slim as slim import os from tensorflow.data import Dataset reg = slim.l2_regularizer(scale=0.001) def standard_unit(input_tenso...
CS231n系列课程Lecture 7: Convolutional Neural Networks
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05-08 1839
贴出课程PPT和视频链接: https://pan.baidu.com/s/1c2H2k9a 密码: ye4nConvolution Layer（卷积层）哈哈，先贴出张卷积层的工作原理图。假设我们接收到的图片式32×32×3的图片，长为32，宽为32，3代表是rgb三通道，右侧有个小长方体，尺寸为5×5×3，5×5代表的是卷积核的大小，有些时候也称卷积核为滤波器，这些说法都是通用的，值得注意的是卷积
Tensorflow实现一个完整的CNN例子
fahaiL的博客
09-13 3575
使用了Tensorflow实现一个狗的类别的识别，模型中狗的类别一共为十种，数据集如下链接: https://pan.baidu.com/s/1bpAjRkj 密码: jdc3使用到的工具包是tfleran，可以直接使用pip安装 pip install tflearn由于很多例子都是在mnist之类现有的数据集中跑的，当用到自己的数据集的时候，往往会比较麻烦tflearn有现成的工具包可以将数据集
kaggle比赛_本科生晋升GM记录 & Kaggle比赛进阶技巧分享
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来源：知乎 作者：@GaryLIU 图灵联邦编辑部前言本文作者@GaryLIU 从入坑kaggle到拿到GM仅用了一年多的时间，他表示自己的学习之路可以分成三个阶段，以下是他的经验分享。Phase 1去年9月中的时候，我刚上大四不久，之前一直对热衷于DL的我，其实都只是在自学一些理论知识，动手实践非常少，框架也只是会一些Tensorflow/Keras/sklearn之类的。某一天无意只是想查一...
【超分辨率重建的多级U-Net网络】
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基于unet 的图片超分辨率 任意倍率放大图片
东方佑
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本地版采取了分割块的方法不会爆内存或者显存8g 足以。且按照输入图片的长宽比例放大。
端到端无人驾驶文献学习：ChauffeurNet: Learning to Drive by Imitating the Best and Synthesizing the Worst
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论文学习D2UNet：用于地震图像超分辨率重建的双解码器U-Net
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D2UNet：用于地震图像超分辨率重建的双解码器U-Net
unET
10-04
### UNet 架构概述 UNet 是一种用于图像分割任务的卷积神经网络架构，最初由 Ronneberger 等人在 2015 年提出[^1]。该模型的设计灵感来源于全卷积网络 (Fully Convolutional Network, FCN)，并针对生物医学图像分割进行了优化。 #### 主要特点 UNet 的核心特点是其独特的编码器-解码器结构以及跳跃连接机制。这种设计使得模型能够在保持高分辨率的同时捕获全局上下文信息。具体来说： - **编码器部分**：通过一系列下采样操作逐步减少特征图的空间维度，同时增加通道数以提取更深层次的语义信息。 - **瓶颈层**：位于编码器和解码器之间，负责捕捉最抽象的特征表示。 - **解码器部分**：通过对特征图进行上采样恢复原始输入尺寸，并利用来自编码器阶段的低级细节增强最终输出的质量。 - **跳跃连接**：将编码器中的高层次特征与解码器对应层次相结合，从而保留更多局部纹理信息[^1]。 ```python import torch.nn as nn class DoubleConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(DoubleConv, self).__init__() self.double_conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): return self.double_conv(x) class UNet(nn.Module): def __init__(self, n_channels, n_classes): super(UNet, self).__init__() # 定义各模块... ``` ### 实现方式 上述代码片段展示了如何构建基础版本的 UNet 模型。其中 `DoubleConv` 表示两次连续卷积操作加上批量归一化和激活函数；而整个类则定义了一个完整的 U 形网络框架[^1]。 对于实际部署而言，还需要考虑数据预处理、损失函数选择等因素来进一步提升性能表现。 ### 应用领域 由于具备强大的像素级分类能力，因此广泛应用于医疗影像分析等领域，比如细胞边缘检测项目中提到的应用实例——识别显微镜下的细胞轮廓[^1]。除此之外，在遥感图像处理、自动驾驶环境感知等方面也有着不俗的表现。 ---
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