学习记录——StyleGAN2+SA-UNet-优快云博客

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文章介绍了通过StyleGAN2生成图像并结合SA-UNet模型改进视网膜图像分割的方法。作者利用DRIVE数据集训练StyleGAN2，再用生成的图像和SA-UNet进行分割，通过迭代训练提高分割精度。SA-UNet融合了U-Net、SD-UNet和空间注意力块，避免过拟合并采用DropBlock增强模型。工作流程包括用原始数据训练SA-UNet，用StyleGAN2生成图像，再次训练并微调。

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SA-UNet for Retinal Vessel improvment using StyleGAN2

作者提出了一种改进视网膜图像分割的方法，通过创建图像及其相应的分割地图来实现。作者的解决方案包括使用DRIVE数据集1对StylGAN2进行训练，并使用目前在分割DRIVE图像方面取得最先进结果的SA-UNet模型对新合成的图像进行分割。作者使用新生成的图像及其分割结果来重新训练SA-UNet，以获得更好的结果。
IterNet网络利用U-Net，通过将多个小U-Net连接起来，取得了优势。IterNet的工作方式是首先生成粗糙的分割地图，然后通过在小区域上应用小型U-Net来改进分割地图。

SA-UNet的主要优势在于它结合了U-Net、SD-UNet和空间注意力块。SA-UNet的架构与U-Net非常相似，但SA-UNet的参数更少，因此训练过程更短，过拟合问题更不容易发生。
在SA-UNet中，Dropout被DropBlock取代，DropBlock会丢弃感兴趣区域，而不是随机丢弃权重。此外，在任何一对卷积层之间，都有Batch Normalization，如图2所示。此外，SA-UNet还在编码器和解码器之间引入了空间注意力块。
在这里插入图片描述
数据增强一直是计算机视觉领域的一个重要问题。有许多方法可以进行数据增强，从更简单的方法如图像的传统变换（如翻转、裁剪、旋转等）开始。这些方法在一开始就取得了不错