语义分割算法之Unet论文理解

最新推荐文章于 2025-07-20 20:20:27 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-20 20:20:27 发布 · 8.3k 阅读 · 23 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

题外话

Unet是受到FCN启发针对医学图像做语义分割，且可以利用少量的数据学习到一个对边缘提取十分鲁棒的模型，在生物医学图像分割领域有很大作用。

网络架构

在这里插入图片描述
这就是整个网络的结构，大体分为收缩和扩张路径来组成。因为形似一个字母U，得名Unet。收缩路径仍然是利用传统卷积神经网络的卷积池化组件，其中经过一次下采样之后，channels变为原来的2倍。扩张路径由2 * 2的反卷积，反卷机的输出通道为原来通道数的一半，再与原来的feature map（裁剪之后）串联，得到和原来一样多的通道数的feature map，再经过2个尺寸为3 * 3的卷积和ReLU的作用。裁剪特征图是必要的，因为在卷积的过程中会有边界像素的丢失。在最后一层通过卷积核大小为1 * 1的卷积作用得到想要的目标种类。在Unet中一共有23个卷积层。但是这个网络需要谨慎的选择输入图片的尺寸，以保证所有的Max Pooling操作作用于长宽为偶数的feature map。

Trick1: 对于尺寸较大的图像：Overlap-tile strategy

在这里插入图片描述
\quad

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
【语义分割系列】基于改进Unet的城市遥感图像分割算法（一）
qq_42782701的博客
05-11 1461
本文在论文【1】上进行复现，原始论文中采用的输电线路数据集，本项目则使用的相近的开源的。基于mobilenetv2实现轻量版本的Unet；加入空洞空间卷积池化金字塔模块（ASPP）和非局部特征提取模块(Non-local)增强特特征图的全局语义信息；最后在上采样阶段使用亚像素卷积操作。
【语义分割系列】基于改进Unet的火灾现场分割算法（完全创新可直接发论文）（一）
qq_42782701的博客
05-15 1017
目前手中一个火灾现场的数据集，需要分割出两类目标，因为标注时很依靠主管判断，所以导致整个数据集的分割难度较大。本项目以unet为基础算法，骨干网络选用的resnet50，想做轻量级的可以直接用mobilenetv2或者v3，前面都介绍过的。然后引入HyCTAS自注意力结构，来增强特征信息。但是引入HyCTAS会显著增加参数量，因此需要通过一系列操作来降低参数，请看基于改进Unet的火灾现场分割算法（二）。
论文笔记：Unet用于医学图像分割的卷积网络(UNet Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation)
weixin_46575696的博客
11-11 2012
本文中提出了一种网络结构的训练策略，它依赖于充分利用数据增强技术来更高效的使用带有标签的数据。在U-Net结构中，包括一个捕获上下文信息的收缩路径和一个允许精确定位的对称拓展路径。这种方法可以使用非常少的数据完成端到端的训练，并获得最好的效果。卷积网络的典型用途是分类任务，其中图像的输出是单个类别标签。然而，在许多视觉任务中，尤其是在生物医学图像处理中，期望的输出应该包括定位，即，应该将类标签分配给每个像素。（也就是分割）
unet 论文，pdf
01-08
unet论文，用于医学图像分割。可用于细胞分割unet论文，用于医学图像分割。可用于细胞分割
UNet 架构
最新发布
weixin_44012667的博客
07-20 667
结合了残差网络、注意力机制和时间步嵌入，是当前最先进的扩散模型核心组件。噪声预测：估计添加到图像中的噪声多尺度特征提取：通过编码器-解码器结构捕获图像特征时间条件建模：将时间信息融入网络注意力机制：在不同分辨率上应用注意力条件生成支持：支持类别条件和空间条件。
U-Net.pdf Unet论文
07-02
U-Net.pdf Unet论文
【深度学习】 UNet详解
DawnAurora_的博客
01-26 7418
我们将训练一个 UNet 模型，使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器。训练时，输入的图像和标签将通过 DataLoader 加载。# 超参数# 数据加载# 初始化模型与优化器model = UNet(in_channels=3, out_channels=2).to(DEVICE) # 假设是二分类# 训练过程# 前向传播# 计算损失# 反向传播# 更新参数。
Unet详解
一去不复返的通信er
11-03 7334
Unet学习笔记
基于pytorch实现的Unet算法遥感图像语义分割项目源码+论文PDF（毕业设计）
09-01
基于pytorch实现的Unet算法遥感图像语义分割项目源码+论文PDF（毕业设计），含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单部署...
【语义分割系列】基于改进Unet的火灾现场分割算法（完全创新可直接发论文）（二）
qq_42782701的博客
05-17 815
首先设计了一个轻量的LightASPP结构，先将特征图处理后，再送入HyCTAS结构中。然后在Decoder层中，使用CSPHet替换原有的卷积层，在减少参数量的同时，也能提升模型精度。
图像分割算法U-net
mefocus的博客
03-13 4065
UNet是一种用于图像分割任务的深度学习模型，最初由Olaf Ronneberger等人在2015年提出。它的名字来源于其U形状的网络结构。UNet的主要特点是它使用了编码器和解码器结构，其中编码器部分由一系列卷积层和池化层组成，可以对输入图像进行特征提取和压缩。解码器部分则通过上采样和反卷积层将编码器输出的低分辨率特征映射扩展回原始分辨率，从而获得分割结果。
Unet论文原文
IMToxic的博客
04-09 3460
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation Abstract. There is large consent that successful training of deep net- works requires many thousand annotated training samples. In this pa- per, we present a network and training strategy tha
Unet论文详解U-Net:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
热门推荐
祥瑞的技术博客
11-22 7万+
背景：Unet结构在分割，重建以及GAN等网络之中被广泛采用，非常经典。网络于2015年5月提出，在后续图像分割领域广泛运用。 论文地址 https://arxiv.org/abs/1505.04597 目录 一、概览 1.1 全新方法 1.2 分割准确 1.3 速度快 二、背景 2.1 图像定位网络 2.2 基于滑窗的分割 2.3 本文方法 三、方法 3.1 网络结构 ...
UNet论文详解分析
zx6571的博客
04-23 1万+
论文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597 一、概要 2015年UNet的出现使得原先需要数千个带注释的数据才能进行训练的深度学习神经网络大大减少了训练所需要的数据量，并且其针对神经网络在图像分割上的应用开创了先河。 当时神经网络在图像分类任务上已经有了较好的成果，但在很多视觉的任务中由于输出需要进行定位，也就是每个像素需要分配一个类标签，这导致成千上万的训练图像在生物医学任务中通常难以获得，从而急需要一个神经网络，它不需要那么多的数据来...
【论文阅读】UNet-2022: Exploring Dynamics in Non-isomorphic Architecture
CV小星的博客
10-28 2625
最近的医学图像分割模型大多是混合的，将自注意力和卷积层集成到非同构架构中。然而，这些方法的一个潜在缺点是它们未能直观地解释为什么这种混合组合方式是有益的，这使得后续工作难以在它们之上进行改进。为了解决这个问题，我们首先分析了自注意力和卷积的权重分配机制之间的差异。
Unet论文总结
骜蛟的博客
11-20 9701
文章目录Unet总结一、网络结构二、主要策略2.1 编码-解码结构2.2 overlap-tile strategy2.3 weighted loss2.4 数据增强-随机弹性形变三、训练四、效果图 Unet总结 论文地址：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation Unet主要用于医学图像分割。 医学图像特点是： 数据集小（Unet只用了30张标注图片训练） touching objects（对象接近，比如说两个细
U-NET论文阅读
2302_79403486的博客
12-16 170
编码路径捕捉低级特征（如边缘、纹理等），而解码路径则用于重建更高级的语义特征（如对象的整体结构）。【3】网络的最终的分割图像是与输入像素相同的图像。【6】网络的最终的分割图像是与输入像素相同的图像。【1】构建了一个全卷积网络来用于提取出相应的特征，网络只需要少量的训练数据就可以有更高的分割准确率。【7】对图片进行了镜像，使得图像边缘也能很好的分割。【3】上采样部分，有大量的特征通道，可以让网络将上下文信息传播到具有更高分辨率的层。【1】提出了全卷积网络，使网络即使通过少量的训练图片也可以进行更精确的分割。
精读论文U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation（附翻译和代码）
菜菜小孙的blog
07-20 1万+
学习心得 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 原文链接 一、翻译 摘要 人们普遍同意，成功地训练深度网络需要大量已标注的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略。为了更有效的利用标注数据，我们使用数据扩张的方法(data augmentation)。该体系结构包括两部分：用于捕获上下文的收缩路径（a contracting path）和用于进行精确定位的对称扩展路径（a symmetric expanding
精读论文UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation（附翻译）
菜菜小孙的blog
07-22 1万+
翻译 摘要 abstract： 　　在这篇文章中，我们提出了一个全新的的更强的用于医疗影像分割的网络结构UNet++。我们的结构本质上是一个深度监督（ deeply-supervised）的编码-解码的网络，编码解码的子网络通过一系列的嵌套的（nested）稠密的跳跃路径（dense skip pathways）相连接。重设计跳跃路径的目的是减少编码、解码子网络特征图的语义缺失（semantic gap）。当解码和编码网络的特征图语义类似的时候，我们认为这个优化器将会处理一个更简单的任务。我们在多个医疗影像
PyTorch实现Unet算法遥感图像语义分割源码与论文下载
资源摘要信息:"本项目是一个基于PyTorch框架实现的Unet算法遥感图像语义分割的完整项目，包含源代码和相关论文。Unet算法是一种常用于图像分割任务的深度学习模型，尤其在医学图像分割领域取得显著成效。本项目将...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值