3D U-Net卷积神经网络

最新推荐文章于 2025-03-06 14:30:38 发布

asdv78901

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文章标签：人工智能

原文链接：http://www.cnblogs.com/jielongAI/p/9419288.html

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3D U-Net是为处理块状图（如生物医学影像）设计的，它通过3D卷积改进了2D U-Net。该模型包括编码器和解码器，用于特征提取和图像分割。通过数据增强和加权softmax损失函数，3D U-Net在医学影像分割中展现出高效性和准确性，尤其在3D图像的处理上提高了训练效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

3D U-Net这篇论文的诞生主要是为了处理一些块状图（volumetric images），基本的原理跟U-Net其实并无大差，因为3D U-Net就是用3D卷积操作替换了2D的，不过在这篇博文中我会按照论文的结构大概介绍一下整体的原理及结构运用。当然在原本的论文中，论文作者为了证实框架的可执行性及实验的最终结果，是设立了两组不同的实验的，一个是半自动设置（即：人为地利用算法对3D图像中地某些切片（slices）进行标注然后再放入模型中去跑程序），而另外一种情况则是作者假设有代表性地，稀疏地标注训练集是存在地，直接将数据输入模型进行end-to-end地训练，这部分地处理我将不详细描述，有兴趣的朋友或者小伙伴请点击下面论文链接进行下载阅读理解，在博文中将主要讲述3D U-Net的结构及特征。

论文地址：https://arxiv.org/abs/1606.06650

这里附上我自己基于PyTorch复现的代码（主体部分已经完成，还在继续完善中）：https://github.com/JielongZ/3D-UNet-PyTorch-Implementation

1. 介绍（Introduction)

生物医学影像（biom