UNet++增强了各种尺寸对象的分割质量，这是对固定深度UNet的改进； Mask RCNN++（具有UNet++设计的Mask R-CNN）在执行实例分割任务方面优于原始Mask R-CNN； 剪枝过 …

原始UNet的参数量在28M左右(上采样带转置卷积的UNet参数量在31M左右)，而如果把channel数成倍缩小，模型可以更小。 缩小两倍后，UNet参数量在7.75M。 缩小四倍，可以把模型参数 …

知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …

本文详细讨论了三种具有形状先验的分割模型，包括基于图谱的模型、统计形状模型和基于 UNet 的模型。 为了增强 UNet-based 模型上形状先验的可解释性，本文提出了一个形状先验模块 …

UDTransNet：一个医学图像分割新框架，可以来解决 U-Net 中的三个语义差距，引入双注意力Transformer和解码器引导的重新校准注意力模块，以实现高性能的医学图像分割！

Jul 5, 2018 · 在实验部分，ege-unet 在两个公开皮肤病变分割数据集（isic2017和isic2018）上进行了验证，展现出了超过现有方法的表现。 在 ISIC2017 数据集上，相比于更大的模型，比如 …

知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …

UNet是特征金字塔结构，包含encoder和decoder，encoder通过多次下采样，提取不同层次的特征(比如边缘、形状、语义等)，decoder融合多层次特征进行解码。 相比于FCN网络直接对高层 …

unet 3+: a full-scale connected unet for medical image segmentation abstract. 近年来，人们对基于深度学习的语义分割产生了浓厚的兴趣。unet是一种采用编码-解码结构的深度学习网络， …

在Encoder部分中，UNet模型会逐步压缩图片的大小；在Decoder部分中，则会逐步还原图片的大小。 同时在Encoder和Deocder间，还会使用“ 残差连接 ”，确保Decoder部分在推理和还原图 …