【PyTorch项目实战】语义分割：U-Net、UNet++、U2Net

已于 2025-01-08 10:31:07 修改
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分类专栏： 深度学习 PyTorch项目实战 文章标签： pytorch python 人工智能 深度学习 语义分割
于 2023-02-11 01:15:00 首次发布
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本文深入探讨了语义分割，对比了语义分割与实例分割的区别，并介绍了三种基于U-Net的深度学习模型：U-Net、UNet++和U2Net。U-Net通过跳跃连接结构保留边缘信息，UNet++通过嵌套的密集跳跃连接结构改善梯度流动，而U2Net则采用残余U形块实现更高精度。文章还提供了多个实战项目的教程和代码，涵盖了从理论到实践的全面讲解。

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主要汇总了深度学习不同领域的实战项目，每个项目都附有详细的算法分析、数据集以及源代码。
【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch
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milesial/Pytorch-UNet 是一个基于 PyTorch 的 U-Net 实现项目，专注于语义分割任务。
UNet++详细解读（二）pytorch从头开始搭建UNet++
qq128252的博客
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黑色部分是Backbone，是原先的UNet。 绿色箭头为上采样，蓝色箭头为密集跳跃连接。 绿色的模块为密集连接块，是经过左边两个部分拼接操作后组成的 2个3x3的卷积，padding=1。 上采样 图中的绿色箭头，上采样使用双线性插值。 下采样 图中的黑色箭头，采用的是最大池化。
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UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation可运行代码分享与模型原理简析
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pytorch UNet图像重建（应用篇）
weixin_60151882的博客
03-31 418
shuffle/is_train/save_model三个参数在训练模型文件时改为True,在预测时改为False。3.在dtidata目录下创建如下图有红线的两个文件夹，将数据集图片放入raw_train中，验证集（不在数据集中的图片）图片放入val中。（3）然后注释上图中217-221代码，取消226-230代码注释，运行utils.py。2.train.py文件 横线部分修改为自己的模型文件名后运行train.py即可。（2）路径改为自己路径后运行utils.py。五.代码修改-（预测）
图像分割：Pytorch实现UNet++进行医学细胞分割
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Pytorch、人工智能、UNet++、图像分割、细胞分割
PyTorch12—Unet图像语义分割
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Pytorch—语义分割
UNet与U2Net
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04-30 953
相对于UNet，U2Net采用了更深的网络结构，并引入了一个新的Attention U-Net模块，以更好地保留图像中的细节信息。U2Net是由Ningning Wang等人在2020年提出的一种语义分割网络，可以高效地提取图像中的。UNet是一种用于图像分割的深度学习模型，由Olaf Ronneberger等人在2015年提出。具有一种特殊的U形结构，可以将输入图像逐步缩小，然后再将其逐步放大，以产生分割结果。、自然图像分割等领域具有广泛的应用。UNet和U2Net都是。领域中的深度学习模型。
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????Unet++网络Dense connectionUnet++继承了Unet的结构，同时又借鉴了DenseNet的稠密连接方式（图1中各种分支）。作者通过各层之间的稠密连接，互相连接起来，就像Denset那样，前前后后每一个模块互相作用，每一个模块都能看到彼此，那对彼此互相熟悉，分割效果自然就会变好。在实际分割中，一次次的下采样自然会丢掉一些细节特征，在Unet...
UNet、U2Net 和U2NetP
小白菜的博客
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其中，U2Net包括U2Net和U2NetP两个版本，前者基于纯卷积操作，后者则增加了轻量级的U形网络来进行特征提取。编码器通过多层卷积操作对输入图像进行特征提取和降采样，解码器则通过反卷积操作和跳跃连接对编码器输出的特征图进行上采样和重构。U2NetP：U2NetP是U2Net的改进版本，通过添加较少的参数和计算量来进一步提升分割效果和降低推理成本。U2NetP主要通过轻量级的编码器和解码器来实现，在保证分割效果的同时，能够较快地处理大型图像和批量数据。
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UNet：使用PyTorch进行语义分割 在PyTorch中针对高清晰度图像针对Kaggle的自定义实施 。 该模型是从头开始训练的，具有5000张图像（无数据增强），并且在超过100k张测试图像上获得了0.988423（735中的511）的。 可以通过更多的培训，数据增强，微调，使用CRF后处理以及在蒙版边缘上施加更多权重来提高此分数。 Carvana数据可在上。 用法 注意：使用Python 3.6或更高版本 预言 训练好模型并将其保存到MODEL.pth后，您可以通过CLI轻松测试图像上的输出蒙版。 预测单个图像并保存： python predict.py -i image.jpg -o output.jpg 要预测多幅图像并显示它们而不保存它们： python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save >
Python-Pytorch实现用于图像语义分割UNet
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PyTorch深度学习实战（36）——Pix2Pix详解与实现
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Pix2Pix 是基于生成对抗网络的图像转换框架，能够将输入图像转换为与之对应的输出图像，能够广泛用于图像到图像转换的任务，如风格转换、图像修复、语义标签到图像的转换等。Pix2Pix 的核心思想是通过对抗训练将输入图像和目标输出图像进行配对，使生成网络可以学习到输入图像到输出图像的映射关系。在本节中，将学习使用 Pix2Pix 根据给定轮廓生成图像。
AI+医疗影像分析：计算机视觉在医学领域的突破应用
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