U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

最新推荐文章于 2025-06-27 14:57:01 发布
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#深度学习 #图像分割

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1.下降部分conv+maxpool,上升部分conv_transpose+conv,浅色大箭头表示把两个feature map连起来
2.输入图片会比输出图片略大（因为没有padding和repeat）
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3.支持任意大小的图片输入，采用mirror方式处理missing patch部分
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4.可以给loss加权

论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
qq_42681787的博客
04-10 613
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
【U-Net】Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
117瓶果粒橙
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模型详解
最新发布
一位热衷于机器学习的博主，致力于将复杂的AI算法化繁为简。分享代码实战与前沿洞见，与你一同探索人工智能的奇妙世界。
06-27 785
通过不断的下采样，网络可以获得更大的感受野（Receptive Field），从而理解图像的全局上下文信息。：通过上采样恢复空间分辨率，并通过跳跃连接将 Encoder 中保存的高分辨率、精细的定位信息（如边缘）补充回来，从而解决了下采样带来的信息损失问题。它同样由一系列模块组成，目标是将低分辨率的特征图恢复到原始图像尺寸，并进行像素级的预测。进行分类，从而将图像划分为不同的区域（例如，前景和背景，或者细胞、器官、病灶等）。首先，我们定义一个基本的“双卷积”模块，因为它在网络中被反复使用。
【图像分割—U-Net】U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
扬帆·启航
03-03 1983
Unet架构能够捕获上下文的收缩路径和精确定位的对称扩展路径。
U-Net：《U-Net: Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation》
weixin_51032622的博客
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。
U-Net : Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
how_ever的博客
02-13 2232
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 Biomedical Image Segmentation》
bryant_meng
04-25 1172
MICCAI-2015 文章目录1 Background and Motivation2 Advantages / Contributions3 Method3.1 Network Architecture3.2 Loss Function3.3 Data Augmentation4 Experiments4.1 Datasets4.2 EM segmentation challenge4....
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...
深入理解深度学习分割网络Ｕnet——U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
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未来不再遥远
05-19 29万+
背景 Ｍask = Function(I) 1. 什么是图像分割问题呢？ 简单的来讲就是给一张图像，检测是用框出框出物体，而图像分割分出一个物体的准确轮廓。也这样考虑，给出一张图像 Ｉ，这个问题就是求一个函数，从I映射到Mask。至于怎么求这个函数有多种方法。我们可以看到这个图，左边是给出图像，可以看到人和摩托车，右边是分割结果。 2. 求这个函数有很多方法，但是第一次将深...
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation--论文笔记
dezwb的博客
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 Network for Biomedical Image Segmentation.pdf
04-22
U-Net Convolutional Network for Biomedical Image Segmentation
【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网络:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
weixin_43436958的博客
11-10 932
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
【论文分享】U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
2665000101@qq.com
01-07 1105
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
Jinming Su
03-02 2723
Abstract 生物学会议ICMICCAI 2015相关的文章，主要是针对生物学影像进行分割。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。 Movitation 当今生物影像分割的数据太少，现有的滑动窗口的做法消耗时...
u-net: convolutional networks for biomedical image segmentation
03-17
U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络。它采用了一种类似于"U"形结构的架构，由两个部分组成: 一个下采样部分，用于提取图像特征；另一个上采样部分，用于将特征还原到原始图像尺寸并进行分割。它具有较好的处理小目标和细节的能力，并在许多生物医学图像分割任务中取得了出色的结果。
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