（23）语义分割--UNet

最新推荐文章于 2025-10-14 16:42:54 发布
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#人工智能 #深度学习

本文介绍了U-Net和U2Net两种深度学习模型在语义分割领域的基本原理和应用。U-Net采用编码器-解码器结构，U2Net则用于前景背景分割，具有更复杂的网络设计。文章讨论了预训练数据集、网络结构、损失函数以及相关代码实现的关键点。
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unet语义分割模型
qq_53640005的博客
05-31 9508
Unet模型介绍 Unet可以分为三个部分，如下图所示： 第一部分是主干特征提取部分，我们可以利用主干部分获得一个又一个的特征层，Unet的主干特征提取部分与VGG相似，为卷积和最大池化的堆叠。利用主干特征提取部分我们可以获得五个初步有效特征层，在第二步中，我们会利用这五个有效特征层可以进行特征融合。 第二部分是加强特征提取部分，我们可以利用主干部分获取到的五个初步有效特征层进行上采样，并且进行特征融合（对上采样得到的结果进行通道的堆叠），获得一个最终的，融合了所有特征的有效特征层。 第三部分
图像分割UNet系列------UNet3+（UNet3plus）详解
gz7seven
09-10 3万+
    UNet3+发表于2020年的ICASSP，它是对UNet非常重要的改进，它的性能我认为是可以超过UNet++的，至少在我的使用过程中我会直接使用UNet3+，而不是UNet++。 1、UNet3+解读     UNet3+解读有很多文章，自己本来想好好捋一下发在这里，后来发现有两本篇文章相当的好，所以自己偷点懒不在写了，把文章连接发在这，大家真的可以好好看看： UNet++解读 + 它是如何对UNet改进 + 作者的研究态度和方式 ...
什么是UNet
最新发布
zdl6286389的博客
10-14 1176
UNet 是一种经典的，最初由德国科学家 Olaf Ronneberger 等人于 2015 年提出，核心设计目标是解决问题（如肿瘤区域分割、器官定位等），因其结构形似字母 “U” 而得名。
Unet图像分割
maelee的博客
07-17 3017
一般利用VGG16模型进行主干特征提取。
UNet 网络做图像分割DRIVE数据集
Henry的博客
12-05 1万+
目录1. 介绍2. 搭建 UNet 网络3. dataset 数据加载4. train 训练网络5. predict 分割图像6. show7. 完整代码项目的目录如下所示 之前做了一个图像分割的例子，里面大部分的代码和本篇的内容重合，所以每个脚本的代码只会做简单的介绍。具体的可以参考之前的内容，这里给出链接：model ： UNet - unet网络dataset ：UNet - 数据加载 Datasettrain ： UNet - 训练数据trainpredict ： UNet - 预测数据predi
深度学习之语义分割unet算法解读
ZONGXP的博客
01-18 2万+
https://www.jianshu.com/p/14641b79a672
Swin-Unet-Transformer网络-用于语义分割-二分类
03-21
本项目聚焦于利用Swin-Unet Transformer网络进行语义分割任务，特别是针对二分类问题。语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在将图像的每个像素分配到预定义的类别中，例如在医学图像分析中区分肿瘤与...
（免费）UNet语义分割-源码
04-14
标题中的"（免费）UNet语义分割-源码"表明了这个压缩包内容的核心，即提供了基于UNet架构的语义分割模型的源代码。UNet是一种在图像分割领域广泛应用的深度学习网络模型，尤其在医学图像分析、遥感图像处理等方面...
基于UNET-DinoV2 对 X 射线照片进行牙齿语义分割-内含源码和说明书(可自己修改).zip
05-26
该压缩包文件“基于UNET-DinoV2 对 X 射线照片进行牙齿语义分割-内含源码和说明书(可自己修改).zip”提供了一个使用UNET-DinoV2模型进行牙齿语义分割的完整项目。这个项目的核心是利用深度学习技术对X射线图像进行...
TransUnet-transformer 用于语义分割-二分类
03-25
语义分割是计算机视觉领域中的一个关键任务，其目标是为图像中的每个像素分配一个类别标签，例如在医学影像分析中识别肿瘤、在自动驾驶中理解路况等。在本项目中，我们关注的是如何利用Transformer这一现代深度学习...
遥感图像分割-使用Pytorch实现高分遥感图像图像语义分割-附数据集下载-附完整流程教程.zip
10-20
在深度学习领域，图像分割一直是一个重要的研究方向，尤其在遥感图像分析中，高分辨率图像的语义分割对于地物识别、城市规划、环境保护等方面具有极其重要的应用价值。遥感图像分割技术能够帮助我们从遥感图像中提取...
Unet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割
Henry的博客
02-05 8568
之前写了篇二值图像分割的项目，支持多尺度训练，网络采用backbone为vgg的unet网络。本章实现的unet网络的多类别分割，也就是分割可以是两个类别，也可以是多个类别。训练过程仍然采用多尺度训练，即网络会随机将图片缩放到设定尺寸的0.5-1.5倍之间。
UNet详解（附图文和代码实现）
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weixin_45074568的博客
03-16 24万+
卷积神经网络被大规模的应用在分类任务中，输出的结果是整个图像的类标签。但是UNet是像素级分类，输出的则是每个像素点的类别，且不同类别的像素会显示不同颜色，UNet常常用在生物医学图像上，而该任务中图片数据往往较少。所以，Ciresan等人训练了一个卷积神经网络，用滑动窗口提供像素的周围区域（patch）作为输入来预测每个像素的类标签。这个网络有两个优点：（1）输出结果可以定位出目标类别的位置；（2）由于输入的训练数据是patches，这样就相当于进行了数据增强，从而解决了生物医学图像数量少的问题。 但是，
Unet为代表的医学图像分割小记
weixin_44307027的博客
06-04 4129
Unet为代表的的医学图像分割小记
经典语义分割(二)医学图像分割模型UNet
qq_44665283的博客
03-07 2万+
经典语义分割(二)医学图像分割模型UNet
【图像分割】Unet系列深度讲解（FCN、UNET、UNET++）
Danger的博客
03-20 8648
【图像分割】Unet系列深度讲解（FCN、UNET、UNET++）
【语义分割】unet结构和代码实现
weixin_40293999的博客
03-19 1万+
Unet是2015年诞生的模型，它几乎是当segmentation项目中应用最广的模型。Unet已经成为大多做医疗影像语义分割任务的最基础的网络结构。也启发了大量研究者去思考U型语义分割网络。即使在自然影像理解方面，也有越来越多的语义分割和目标检测模型开始关注和使用U型结构Unet能从更少的训练图像中进行学习。当它在少于 40 张图的生物医学数据集上训练时，IOU 值仍能达到 92%。语义分割训练的过程很慢，因为对每一个像素分类的原因。earily stop 是必须使用的。
1--图像分割之UNet
qq_40073354的博客
08-19 8359
参考来源https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxODg1OTk1MA==&mid=2247484552&idx=1&sn=419a4ec2a98be9bd3b8690ed855d0f33&chksm=97e55449a092dd5fb304a110566ff99fe838683570a6063934a5067c57ad7b0019592ee519af&scene=178&cur_album_id=135080111188361
UNet 浅析
晓野豬
09-28 4万+
文章目录1. UNet网络结构2. UNet网络结构特点3. Skip Connection4. 医学图像分割数据集ISBI（果蝇电镜图）【参考】 1. UNet网络结构 2. UNet网络结构特点 （1）U型网络结构； （2）跳层连接（Skip connection）； 3. Skip Connection （1）在上采样过程中融合下采样过程中的特征图； （2）融合方式为concatenate，按特征图通道数进行叠加； （3）在实际中，融合的两张特征图尺寸可能不同，一般可采用裁剪和padding（UNe
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