文章阅读：R2U-Net

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本文介绍了一种新的医学图像分割模型R2U-Net，它是在U-Net基础上加入Recurrent和Residual卷积模块的增强版。实验在视网膜血管、皮肤癌和肺部图像上进行，结果显示，R2U-Net在保持网络参数不变的情况下，性能优于当前最先进的方法。

文章地址：Recurrent Residual Convolutional Neural Network based on U-Net (R2U-Net) for Medical Image Segmentation

贡献

  1. 引入了两个新模型RU-Net和R2U-Net用于医学图像分割。
  2. 对医学成像的三种不同模式进行了实验，包括视网膜血管分割，皮肤癌分割和肺分割。
  3. 对基于模型的视网膜血管分割任务和基于端到端图像的皮肤病变和肺分割任务的模型，对提出的模型进行性能评估。
  4. 与最近提出的最新方法进行比较，该方法与具有相同数量网络参数的等效模型相比具有优越的性能。

方法

如图为R2U-Net的网络结构：在这里插入图片描述
R2U-Net在Unet的基础上添加了Recurrent conv模块来改进UNet。
在这里插入图片描述
a为普通的两个conv模块,b为使用了recurrent conv的模块,c为使用了residual conv的模块,d是同时使用了residual 和recurrent conv的模块。

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