UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

最新推荐文章于 2025-02-24 20:28:34 发布
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UNet：UNet的损失函数与优化器

UNet简介

UNet的架构

UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer和Thomas Brox在2015年提出。其设计灵感来源于编码器-解码器结构，特别之处在于它在解码器部分引入了跳跃连接（skip connections），这使得网络能够融合低层的特征细节和高层的语义信息，从而在图像分割任务中表现出色。

架构详解

UNet的架构可以分为两个主要部分：收缩路径（编码器）和扩展路径（解码器）。

  • 收缩路径：这一部分类似于典型的卷积神经网络，由多个卷积层和池化层组成，用于提取图像的特征。每个卷积层通常包含两个连续的卷积操作，每个操作后接一个ReLU激活函数和一个批量归一化层。池化层用于降低空间维度，增加特征图的深度。

  • 扩展路径：这一部分用于恢复图像的细节，通过上采样（或转置卷积）和跳跃连接来实现。跳跃连接将收缩路径中相同分辨率的特征图直接连接到解码器的对应层，这样可以将低层的细节信息直接传递给高层，帮助恢复分割结果的细节。

代码示例

下面是一个使用PyTorch实现的UNet架构的简化示例：


                

                
                
        

    

    
  


        

            

                

                

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UNet：FCN全卷积网络与UNet对比_2024-07-24_08-32-23.Tex

				
			

			

				

					
				

				

					02-20
					
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UNet是一种广泛应用于医学图像分割的卷积神经网络架构，由Olaf Ronneberger等人在2015年提出。UNet的创新之处在于它引入了跳跃连接（skip connection），这使得网络能够融合低层和高层的特征，从而在分割任务中保持细节信息。全卷积网络（Fully Convolutional Network, FCN）是一种用于图像分割的深度学习模型，它摒弃了传统卷积神经网络（CNN）中的全连接层，完全由卷积层和池化层组成。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
UNet：UNet模型的训练与调参技巧_2024-07-24_09-30-22.Tex

				
			

			

				

					
				

				

					02-20
					
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损失函数是衡量模型预测结果与实际标签之间差异的指标。在图像分割任务中，常用的损失函数有交叉熵损失、Dice损失、Jaccard损失等。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Unet代码详解（三）损失函数和miou计算

				
			

			

				

					smallworldxyl的博客
				

				

					11-26
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
所有代码来自博主Bubbliiiing，十分感谢
1.相关函数
（1）上采样函数Interpolate

(2)交叉熵损失函数CrossEntropyLoss

二.损失
先贴一段训练时的损失计算代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch import nn

def CE_Loss(inputs, target, cls_weights, num_classes=21):
    n, 

			
		

	





	

		

			

				
					
Unet项目解析(7): 模型编译-优化函数、损失函数、指标列表

				
			

			

				

					沈春旭的博客
				

				

					06-16
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
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. 模型编译model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy',...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
U-net的损失函数

				
			

			

				

					weixin_42612804的博客
				

				

					02-15
					
					2095
					
				

			

		

		

			
				
U-net的损失函数通常使用交叉熵损失函数。交叉熵损失函数在图像分割中是一种常用的损失函数。它通过计算预测分割图像与真实分割图像之间的差异来衡量模型的性能。在U-net中，使用交叉熵损失函数可以帮助网络更好地学习图像分割任务，并且使得生成的分割图像更加精确。
...

			
		

	





	

		

			

				
					
Unet：图像分割的强大工具

				
			

			

				

					qq_46232513的博客
				

				

					11-26
					
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U-Net 是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构。它由 Olaf Ronneberger 等人在 2015 年提出，最初用于生物医学图像分割，但随着其高效性和灵活性，它已被广泛应用于诸如遥感、医学图像处理和目标检测等领域。本文将详细介绍 U-Net 的原理、算法实现及其 TensorFlow 实现方法。

			
		

	





	

		

			

				
					
UNet：UNet在目标检测中的扩展应用_2024-07-24_09-45-14.Tex

				
			

			

				

					
				

				

					02-24
					
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目标检测是计算机视觉中的一个核心任务，旨在识别图像中物体的位置和类别。与图像分类任务不同，目标检测不仅需要识别图像中是否存在特定类别的物体，还需要确定这些物体在图像中的精确位置。这通常通过在图像上绘制边界框来实现，边界框的坐标和物体的类别是目标检测模型的输出。

			
		

	





	

		

			

				
					
UNet：深度学习基础理论_2024-07-24_06-10-36.Tex

					
最新发布

				
			

			

				

					
				

				

					02-24
					
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除了上述提到的 UNet++、Attention UNet 和 3D UNet，还有许多其他 UNet 的变体，它们旨在解决特定的问题或提高网络的性能。DeepLabv3+：结合了 Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) 和 UNet 的结构，以增强对不同尺度目标的分割能力。ResUNet：在 UNet 的基础上引入了残差连接，以缓解梯度消失问题，提高网络的深度。DenseUNet：使用了 DenseNet 的密集连接策略，以促进特征重用和减少参数量。

			
		

	





	

		

			

				
					
图像分割之Unet网络详解

				
			

			

				

					星空下
				

				

					10-20
					
					4895
					
				

			

		

		

			
				
本笔记基于tensorflow-2版本，先贡献代码或者下载代码（可能需要科学上网）。
什么是图像分割
在图像分类任务中，网络为每个输入图像分配一个标签（或类别）。然而，假设你想知道该物体的形状，哪个像素属于哪个物体，等等。在这种情况下，你会想给图像的每个像素分配一个类别。这项任务被称为分割。一个分割模型会返回关于图像的更详细的信息。图像分割在医学成像、自动驾驶汽车和卫星成像方面有许多应用，举例说明一下。
这里有一个数据集，该数据集由37个宠物品种的图像组成，每个品种有200张图像（在训练和测试部分各约100

			
		

	





	

		

			

				
					
【Unet系列】（一）图像分割

				
			

			

				

					lingchen1906的博客
				

				

					10-17
					
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unet学习基础

			
		

	





	

		

			

				
					
语义分割（三）Unet++

				
			

			

				

					淡漠无恙的博客
				

				

					01-05
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
语义分割（三）Unet++Unet++Unet++特点Unet++网络结构模型剪枝Unet++模型实现
Unet++
Unet++论文
UNet++是2018年提出的网络，是U-Net的一个加强版本。
Unet++特点
其相对U-Net改进之处主要为：

网络结合了类DenseNet结构，密集的跳跃连接提高了梯度流动性。
将U-Net的空心结构填满，连接了编码器和解码器特征图之间的语义鸿沟。
使用了深度监督，可以进行剪枝。

Unet++网络结构
它的网络结构是这样的：

从结构图中可以看到，把空心的UNe

			
		

	





	

		

			

				
					
图像分割UNet、生成模型SD及IP-Adapter

				
			

			

				

					m0_68676142的博客
				

				

					02-23
					
					1139
					
				

			

		

		

			
				
本周学习了UNet、Stable Diffusion及IP-Adapter三种计算机视觉模型的原理和实现。UNet是一种用于语义分割的神经网络，采用编码-解码结构，能够进行像素级分类，并通过带权交叉熵损失函数优化边界分割。Stable Diffusion是一种基于潜在扩散模型（LDM）的文本到图像生成方法，通过变分自编码器（VAE）降维并使用交叉注意力UNet进行去噪，使得图像生成更加高效。

			
		

	





	

		

			

				
					
深度学习（8）之 UNet详解（附图文和代码实现）

				
			

			

				

					yohnyang的博客
				

				

					04-01
					
					9751
					
				

			

		

		

			
				
UNet详解（附图文和代码实现）

			
		

	





	

		

			

				
					
Unet学习笔记

				
			

			

				

					maxphoenix的博客
				

				

					12-18
					
					1794
					
				

			

		

		

			
				
unet网络实现

			
		

	





	

		

			

				
					
U-Net网络详解

					
热门推荐

				
			

			

				

					遥远的她
				

				

					07-07
					
					16万+
					
				

			

		

		

			
				
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43927696

前言

U-Net是比较早的使用全卷积网络进行语义分割的算法之一，论文中使用包含压缩路径和扩展路径的对称U形结构在当时非常具有创新性，且一定程度上影响了后面若干个分割网络的设计，该网...

			
		

	





	

		

			

				
					
语义分割——Unet模型

				
			

			

				

					hallobike的博客
				

				

					01-11
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
语义分割的UNET网络结构

Unet是2015年诞生的模型，它几乎是当前segmentation项目中应用最广的模型。

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%。

Unet网络非常简单，前半部分作用是特征提取，后半部分是上采样。在一些文献中也把这样的结构叫做编码器-解码器结构。由于此网络整体结构类似于大写的英文字母U，故得名U-net。



这里的融合使用的是tf.concat()，FCN中使用的是tf.add()。

Unet实例，城

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch 深度学习实战教程（三）：UNet模型训练，深度解析！

				
			

			

				

					Jack-Cui
				

				

					05-26
					
					4万+
					
				

			

		

		

			
				
UNet模型训练，看这篇就够了！

			
		

	





	

		

			

				
					
医学图像分割常用的损失函数

				
			

			

				

					Biyoner的博客
				

				

					12-03
					
					3万+
					
				

			

		

		

			
				
本文主要介绍医学图像中常用的损失函数，包括cross entropy, generalized dice coefiicients, focal loss 等。       

一、cross entropy 交叉熵

       图像分割中最常用的损失函数是逐像素交叉熵损失。该损失函数分别检查每个像素，将类预测(深度方向的像素向量)与我们的热编码目标向量进行比较。



      由此可见，...

			
		

	





	

		

			

				
					
PlotNeuralNet绘制Unet

				
			

			

				

					02-23
				

			

		

		

			
				
 to_generate(arch, model_name + '.tex') ```  这段代码创建了一个表示 U-Net 架构的对象列表，并将其传递给 `to_generate()` 函数以生成 LaTeX 文件[^4]。  上述代码片段展示了如何利用 `plotneuralnet` 来可视化 ...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
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