文章阅读：UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation

最新推荐文章于 2024-03-20 21:41:41 发布
原创 最新推荐文章于 2024-03-20 21:41:41 发布 · 938 阅读 · 1 ·
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。

U-Net++是一种改进的U-Net架构，通过嵌套和密集跳过连接提高医学影像分割精度。该方法利用编码器和解码器间语义相似的特征映射，引入深度监督和密集卷积块，解决传统U-Net简单跳跃连接的局限。

论文地址：UNet++: A Nested U-Net Architecture
for Medical Image Segmentation

概述

  • 简单的跳过连接并不能满足医学图像的严格分割要求。
  • 为满足精确分割的需要，提出了U-Net++，一种基于嵌套和密集跳过连接的新分割体系结构。这基于当来自解码器和编码器网络的特征映射在语义上相似时，网络将处理更容易的学习任务。

方法

如图所示为U-Net++的网络结构：
在这里插入图片描述

  1. 在图形摘要中，黑色表示原始U-Net，绿色和蓝色表示跳过路径上的密集卷积块，红色表示深度监督。红色，绿色和蓝色组件将UNet ++与U-Net区分开来。
  2. 在UNet++中，Unet传统的简单跳跃连接做了改变，在U-Net中，编码器的特征图直接在解码器中接收;然而，在UNet ++中，它们经历了密集卷积块，其卷积层的数量取决于金字塔等级。
purson2
关注
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
duanyuwangyuyan的博客
01-01 1415
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation0、摘要论文特点1、U-Net++网络结构二级目录三级目录 0、摘要论文特点 网络特点 深度监督的编解码网络。通过一系列嵌套、密集的跳跃路径连接。 缘由 使用跳跃路径，为了降低语义差异：编解码子网络间的特征图。 评价对比 从以下四方面的分割任务，和U-Net以及宽泛U-Net结构进行对比。 1 ) 胸部低剂量造影CT扫描的结节分割； 2）显微镜图像下的细胞核分割； 3）腹部
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
[论文翻译]UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
程序客栈
02-28 8600
UNet++论文: 地址 UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation UNet++:一个用于医学图像分割的嵌套的U-Net网络结构 Zongwei Zhou, Md Mahfuzur Rahman Siddiquee,Nima Tajbakhsh, and Jianming Liang...
[论文笔记] UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
热门推荐
xby的学习笔记存档处
10-09 1万+
2018年6月的文章，DLMIA2018会议，作者单位Department of Biomedical Informatics, Arizona State University   文章对Unet改进的点主要是skip connection。作者认为skip connection 直接将unet中encoder的浅层特征与decoder的深层特征结合是不妥当的，会产生semantic gap。...
UNet++: A Nested U-Net Architecturefor Medical Image Segmentation
qq_52053775的博客
09-17 2883
FCN、U-net、Mask R-CNN均不能满足医学对于准确度的要求。为了解决在医学图像中更准确的分割的需求，提出了UNet++，一种基于嵌套和密集跳跃连接的新的分割架构。该架构背后的基本假设是，当编码器网络的高分辨率特征图与解码器网络的语义丰富的特征图融合之前逐渐丰富时，该模型可以更有效地捕获前景对象的细粒度细节。这与U-Net中常用的普通跳过连接形成了对比，后者直接将高分辨率的特征图从编码器快进到解码器网络，导致语义上不同的特征图的融合。
论文阅读总结：UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
小饼干的博客
09-17 1178
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation 这是目录UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation摘要：问题的提出：Related Work网络结构：UNet++总结摘要：问题提出：Related Work网络结构：UNet++总结 摘要： 问题的提出： Related Work 网络结构：UNet++ 总结 摘要： 提出了适用于
UNet++： A Nested U-Net Architecturefor Medical Image Segmentation（用于医学图像分割的嵌套U-Net体系结构）
weixin_45622568的博客
10-08 503
翻译参考的是UNet++ 论文翻译_unet++中文-优快云博客方便自己阅读 题目：UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation UNet++：一种用于医学图像分割的嵌套U-Net体系结构 2018 CVPR 周纵苇，发表论文时是一个在读二年级的博士，在亚利桑那州立大学念生物信息学。 摘要：在本文中，我们提出了一种新的、更强大的医学图像分割体系结构UNet++。我们的架构本质上是一种深度监督的编解码器网络，其中
[深度学习论文笔记] UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image SegmentationUNet++
Slientsake的博客
02-28 4298
[论文解读] UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation（UNet++：一种用于医学图像分割的嵌套U-Net结构） Unet论文：https://arxiv.org/pdf/1807.10165 Unet源代码：https://github.com/MrGiovanni/UNetPlusPlus 发表：2018 DLMIA 一、基本介绍 1.1历史背景 图像分割的SOTA模型有各种基于像U-Net和FCN解码编码结构的
UNet++: A Nested U-Net Architecturefor Medical Image Segmentation论文详解
m0_62595959的博客
09-05 683
不同层次的特征，或者说不同大小的感受野，对于大小不一的目标对象的敏感度是不同的，比如，感受野大的特征，可以很容易的识别出大物体的，但是在实际分割中，大物体边缘信息和小物体本身是很容易被深层网络一次次的降采样和一次次升采样给弄丢的，这个时候就可能需要感受野小的特征来帮助.而UNet++就是拥有不同大小的感受野,所以效果好。对于剪枝：在深监督的过程中，每个子网络的输出都其实已经是图像的分割结果了，所以如果小的子网络的输出结果已经足够好了，我们可以随意的剪掉那些多余的部分。这也是对unet网络的一个很大改进。
【论文笔记】医学图像分割 U-Net++：A Nested U-Net Architecture
muyijames的博客
06-02 1771
文章目录1 综述2 网络结构2.1 skip connection2.2 deep supervision2.3 模型剪枝3 分割结果对比3.1 论文用到数据集3.2 预测结果4 源码解析 1 综述 今天分享一篇2018年的论文《UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation》，已经有很多博客将其解读的很详细了，这里不再重复。这里主要提一下论文亮点： 简而言之，文章主要对 U-Net 中的 plain skip cenne
DR-Net: dual-rotation network with feature map enhancement for medical image segmentation
Acmer_future_victor的博客
07-04 1247
DR-Net: dual-rotation network with feature map enhancement for medical image segmentation 发表期刊： Complex&Intelligent System(大类：计算机科学2区 发表时间： 2022年
9.论文学习Attention Unet++: A Nested Attention-Aware U-Net for Liver CT Image Segmentation
weixin_44846755的博客
12-09 3361
9.论文学习Attention Unet++: A Nested Attention-Aware U-Net for Liver CT Image Segmentation
[论文阅读]Multi-scale guided attention for medical image segmentation
gefeng1209的博客
06-21 6941
1.Introduction 传统的分割的CNN：FCN和encoder-decoder结构的CNN的问题 这些多尺度方法导致信息流的冗余使用，例如，在网络内的不同级别上多次提取类似的低级特征。 用于像素方式识别的学习到的特征表示的辨别力可能不足以用于一些具有挑战性的任务，例如医学图像分割。 特征融合策略：金字塔池化，空洞卷积金字塔 尽管这些策略可能有助于在不同尺度上捕获对象，但所有图像区...
论文阅读----------UNET++：用于肝脏 CT 图像的嵌套注意感知 U-NET分割
weixin_45241355的博客
06-28 2746
摘要 在本文中，我们提出了一个嵌套的注意力感知分割网络，名为 Attention UNet++。 我们提出的方法具有深度监督的编码器-解码器架构和重新设计的密集跳过连接。 注意 UNet++在嵌套卷积块之间引入注意力机制，以便在不同级别提取的特征可以与任务相关的选择合并。 此外，由于 引入深度监督，预测速度修剪网络的速度以适度的代价加速性能下降。 1.引言 为了解决对医学图像中更准确的分割结果的需求，并受到启发注意力机制，我们提出了注意力 UNet++，一种基于嵌套 ...
Unet++论文笔记
weixin_47656519的博客
11-28 976
Unet++论文笔记：首先总结作者提出的网络结构本质上是一个深度监督的编码器-解码器网络，其中编码器和解码器子网络中是通过一系列嵌套的，密集的跳跃路径连接。然后提出使用嵌套的，密集跳跃路径连接的好处是：缩小编码器和解码器特征图的语义差距（the semantic gap）。作者认为当编码器和解码器的特征图的语义相似时优化器可以处理一个更加简单的学习任务（learning task），有利于提升模型的性能。
秒杀——UNet++解读、Camvid数据集无坑实践
winkingzzx的博客
03-20 5944
UNet++是一种新的通用图像分割架构，用于更准确的图像分割。UNet++由深度不同的U-Net组成，其解码器通过重新设计的跳跃路径在相同分辨率上密集连接，旨在解决U-Net的两个关键挑战：1）最佳架构的深度未知 2）跳跃连接设计过于限制。
有哪些文章可以参考，或者有可以下载直接利用的U-Net++模型
最新发布
04-30
<think>好的，我现在需要处理用户关于U-Net++模型的查询。用户希望找到相关的文章和可直接下载的模型资源。首先，我应该回顾提供的引用内容，看看有没有直接相关的信息。引用1提到U-Net++是Zhou等人提出的，增加了编码器和解码器之间的跳跃连接路径。引用2比较了U-Net和FCN的区别，指出U-Net++的结构改进。引用3讨论了U-Net++的网络模型，特别是中间特征融合的部分。 接下来，用户需要参考文章和模型资源。根据引用1到3的信息，我可以推荐原始论文，也就是Zhou等人在2018年发表的《UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation》。此外，可能需要建议用户访问arXiv获取论文。关于模型下载，GitHub通常是开源模型的集中地，比如提到的Zhou的官方实现或第三方库如SegmentationModels.pytorch。 需要验证这些资源是否存在。例如，搜索Zhou的GitHub仓库是否存在，以及确认SegmentationModels.pytorch是否包含U-Net++的实现。此外，Kaggle和Papers with Code也是可靠的资源平台，可能需要检查这些平台是否有相关模型代码。 用户可能还需要了解如何应用U-Net++，所以可以建议参考官方文档或示例代码。同时，需要注意用户可能需要具体的链接，因此需要提供准确的URL，如GitHub链接和arXiv链接。 最后，要确保回答结构清晰，分点列出参考文章和模型资源，并附上相关问题，帮助用户进一步探索。还要检查是否符合之前的系统级指令，比如使用正确的中文和LaTeX格式，但根据用户的问题，可能数学公式较少，但如果有的话需要正确应用。</think>### U-Net++ 模型资源与参考指南 #### 一、核心参考文章 1. **原始论文** - **《UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation》** 作者：Zhou Zongwei et al. (2018) 内容：详细阐述U-Net++的网络结构、跳跃连接改进及医学图像分割实验结果[^1]。 获取：[arXiv链接](https://arxiv.org/abs/1807.10165) 2. **技术解析文章** - **《网络模型（U-net，U-net++，U-net+++）》** 内容：对比U-Net系列模型的演进，重点分析U-Net++的嵌套跳跃连接设计（如$X^{0,0}$到$X^{0,4}$的中间特征融合）及其对梯度流的优化[^3]。 #### 二、可直接使用的模型资源 1. **GitHub开源实现** - **官方仓库** 作者：Zhou Zongwei团队 代码：[U-Net++官方实现](https://github.com/MrGiovanni/UNetPlusPlus) 支持框架：Keras/TensorFlow 特点：提供预训练权重和医学图像分割示例。 - **第三方实现（PyTorch）** 库名：`segmentation_models.pytorch` 安装：`pip install segmentation-models-pytorch` 调用方式： ```python import segmentation_models_pytorch as smp model = smp.UnetPlusPlus(encoder_name="resnet34", classes=1) ``` 2. **Kaggle与Papers with Code** - **Kaggle Notebook示例** 搜索关键词：`U-Net++ Medical Segmentation Example` 提供端到端训练代码及公开数据集（如ISBI细胞分割数据集）适配。 - **Papers with Code页面** 链接：[U-Net++ on Papers with Code](https://paperswithcode.com/paper/unet-a-nested-u-net-architecture-for-medical) 包含模型性能指标、代码链接及最新改进版本（如U-Net3+）。 #### 三、应用建议 1. **医学图像场景**：适用于小样本数据（如$n<1000$的医学影像），利用嵌套跳跃连接提升边缘分割精度[^2]。 2. **自定义任务适配**：修改解码器最后一层的输出通道数（如`classes=3`对应RGB三分类）。 ---
评论
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