U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

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#Deep Learning #Semantic Segmentation

本文详细介绍了U-Net卷积神经网络在生物医学图像分割领域的应用，探讨了其网络结构特点，包括对输入的高分辨率信息保持以及密集的 skip connection，这些特性使得U-Net在有限的训练数据下也能实现精确的像素级分类。此外，还讨论了U-Net在网络训练和优化过程中的策略，以及在实际医疗诊断和研究中的效果和贡献。

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类型 说明
论文信息 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox
会议期刊 MICCAI 2015
作者所在机构 德国弗莱堡大学
解决的问题 生物医学分割任务
模型名 U-Net
模型结构 在这里插入图片描述
模型特点 1.U字型结构，上采样需要用到前四个Block生成的特征图
2.注意到卷积层No-padding，所以下采样Block产生的特征图大小与上采样后的特征图大小不一致，需要裁减
数据集 ISBI 2012 挑战赛数据集（注册页面404，无法获取）
数据增强 使用3×3的随机替换的平滑变换
每个像素的替换使用双三次差值进行计算
相关参数 SGD优化算法，momentum=0.99，batchsize=1，框架caffe
初始化：标准差为2N\sqrt{\frac{2}{N}}N2​ ​的高斯分布初始化权重, NNN为输入节点个数
Softmax pk(x)=eak(x)∑k′=1Keak′(x)p_k\left(x\right) = \frac{e^{a_{k}\left(x\right)}}{\sum_{k^{\prime} = 1}^{K} e^{a_{k}^{\prime}\left(x\right)}}pk​(x)=∑k′=1K​e
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论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
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04-10 611
摘要：人们普遍认为，深度网络的成功训练需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于大量使用数据增强来更有效地使用可用的注释样本。该体系结构包括用于捕获上下文的收缩路径和用于实现精确定位的对称扩展路径。我们表明，这样的网络可以从很少的图像进行端到端训练，并且在 ISBI 挑战中优于先前的最佳方法（滑动窗口卷积网络）,用于分割电子显微堆栈中的神经元结构。使用在透射光显微镜图像（相差和 DIC）上训练的相同网络，我们在这些类别中以大幅优势赢得了 2015 年 ISBI 细胞跟踪
【论文分享】U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
2665000101@qq.com
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U-Net 是一种经典的卷积神经网络架构，最初由 Olaf Ronneberger 等人在 2015 年提出，用于生物医学图像分割任务。它具有对称的 “U” 形结构，适合。（Fully Convolutional Network, FCN），设计用于图像分割任务。x-y尺寸标注在框的左下角。白色框表示复制的特征图。箭头表示不同的操作。U-Net 的架构呈现对称的 “U” 形，由。下面通过步骤解释什么是 U-Net，以及它的构成和工作原理。U-net架构（以最低分辨率为32x32像素为例）。
【U-Net】《U-Net：Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》
bryant_meng
04-25 1171
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论文阅读笔记 | U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
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05-27 892
图像分割任务：目标是将图像划分为多个区域或对象，使得每个区域内的像素具有相似的属性或特征（如颜色、纹理、亮度等），而不同区域之间则具有显著的差异。图像分割旨在将图像分解为多个有意义的部分，以便进行后续的分析和处理，比如目标识别、语义理解、图像编辑等。医学分析：在医学图像中，分割出病变组织或细胞，用于诊断和治疗规划。目标识别：将图像中的目标从背景中分离出来，便于后续的分类或识别。例如在自动驾驶技术中图像分割可以识别道路、车辆、行人等，安防监控系统中用于检测和跟踪目标对象，工业检测领域中识别缺陷或异常区域，
【论文】U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
qq_41536059的博客
03-03 1404
论文题目：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
【U-Net】Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
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10-16 1302
终于有篇我能看个大概，短小精悍的论文了。 U-Net的作用 主要是针对生物学影像进行分割（分割细胞图像）。本论文考虑到医学影像往往比较少，而深度学习通常需要大量的图像。因此本文提出采用很强的数据增强提高数据的利用效率；提出U型网络模型——近似对称的Conv + Deconv.最终在三个生物学数据集上达到了当时最好的性能。 对比FCN 优点如下： 尺度 适合超大图像分割，适合医学图像分...
U-Net Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation.pdf
06-06
U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构，由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer和Thomas Brox三位研究人员在德国弗莱堡大学计算机科学系和生物信号研究BIOSS中心提出。该网络架构的核心特点在于其对称的...
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U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation--论文笔记
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06-04 1242
人们普遍认为，深度网络的成功训练需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于数据增强的强大使用，以更有效地使用可用的注释样本。该体系结构包括捕获上下文的收缩路径和支持精确定位的对称扩展路径。我们表明，这样的网络可以从很少的图像中进行端到端训练，并且在ISBI挑战中优于先前的最佳方法(滑动窗口卷积网络)，以分割电子显微镜堆栈中的神经元结构。使用在透射光显微镜图像(相位对比和DIC)上训练的相同网络，我们在这些类别中以很大的优势赢得了2015年ISBI细胞跟踪挑战赛。
U-Net : Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
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U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation [学习笔记，自我理解，若有错误，希望大家能够帮忙指出，谢谢] Abstract 能过成功训练出深度神经网络是需要以大量具有标记的数据集为基础的。本篇论文提出一个以强大的数据增强为基础进行网络搭建和网络算法策略。网络由用于捕捉上下文信息的收缩路径（下采样）和能够助于精确定位的扩张路径（上采样）组成。网络使用ISBI分割数据集中电子显微镜下神经元结构图片进行训练和测试，网络中使用较少的
U-Net：《U-Net: Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation》
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10-08 1463
有很多人同意，成功训练深度网络需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于数据增强的强大使用，以更有效地使用可用的带注释的样本。该架构由用于捕获上下文的收缩路径和用于实现精确定位的对称扩展路径组成。我们表明，这样的网络可以从很少的图像中进行端到端训练，并且在ISBI挑战中的神经元结构分割方面优于先前的最佳方法（滑动窗口卷积网络）。使用在透射光学显微镜图像（相位对比和DIC）上训练的相同网络，我们在这些类别中以较大优势赢得了2015年ISBI细胞跟踪挑战赛。
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U-Net：生物医学图像分割的卷积网络。
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U-Net:卷积网络用于生物医学图像分割 摘要   人们普遍认为，对深度网络作品的成功训练需要成千上万的注释训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和培训策略，该策略依靠大量使用数据增强功能来更有效地使用可用的带注释的样本,该体系结构由捕获上下文的收缩路径和支持精确定位的对称展开路径组成,我们证明，这样的网络可以从很少的图像中得到端到端的训练，并且在电子显微镜堆栈中分割神经结构的ISBI挑战中优于之前最好的方法(滑动窗口卷积网络),使用同样的网络对透射光学显微镜图像进行训练(相位对比和DIC)，我们在201
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