U-Net: 第13页

UNet（TensorFlow2）图像语义分割实战：训练自己的数据集

课程链接：U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集--计算机视觉视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院注意：本课程已从Keras更新至TensorFlow2U-Net是一种基于深度学习的图像语义分割方法

bai666ai·2022-04-04 07:59

DeepLabV3论文解读（空洞卷积/膨胀卷积理解）

本想直接替换backbone查看结果，但不如借此机会把DeepLabV3好好研究清楚，顺带把分割领域的经典论文研究一遍，于是有了这篇博客~（FCN、SegNet、U-Net、CRF）DeepLabV3结构解读相关的

我喜欢你就像·2022-03-25 07:01

2018-04-05

使用语义分割的方法实现息肉检测模型介绍U-net由全卷积神经网络FCN发展而来，分为编码器和解码器两部分，编码器负责提取图像中的特征，解码器利用上采样对像素进行分类，U-net常被用于医学图像分割当中。

臭超超·2022-03-22 19:42

unet和segnet的结合-论文笔记

该论文将SegNet和U-Net结合起来，在SegNet引入skipconnection，进行更好的组织边界定位。框架基于segnet，下边

sunyao_123·2022-03-13 07:13

恒源云(GpuShare)_医学图像分割:MT-UNet

我们社区有新的技术分享小伙伴啦热烈欢迎作为一名合格的搬运工，我必须做点事情表达我的喜悦之情：搬运～搬运～立即搬运～文章来源|恒源云社区原文地址|新的混合Transformer模块(MTM)原文作者|咚咚摘要存在问题虽然U-Net

·2022-03-09 19:26

【手把手教你】搭建神经网络（语义分割）

大家好，我是羽峰，今天要和大家分享的是一个基于tensorflow的语义分割项目，网络与U-Net很像。文章会把整个代码进行分割讲解，完整看完，相信你一定会有所收获。

羽峰码字·2022-03-08 07:30

【Pytorch深度学习50篇】·······第七篇：【3】GAN生成对抗网络---PIX2PIX

3.PIX2PIX3.1PIX2PIX的网络结构可以看到仍然是两个网络：生成器和判别器不同的是：1.生成器这次变样子了，它变成了一个全卷积网络，且类似于一个U-NET网络的结构，我们一共进行

咕里个咚·2022-03-08 07:51

草图转换网络：SketchyGAN 和 style2paints

学习报告4目录学习报告4从草图中合成逼真的图像SketchyGAN:TowardsDiverseandRealisticSketchtoImageSynthesis（CVPR2018）带有增强型残差U-net

chocoboeater·2022-03-02 07:33

手把手写深度学习(10)：用Pix2Pix GANs实现sketch-to-image跨模态任务(理论基础)

***前言：***2017年GANs正如火如荼地发展，有CGANs、DCGANs等前辈珠玉在前，Pix2PixGANs横空出世，在多种多模态任务上有着亮眼的表现，并且首次把U-net结构带到了深层次生成模型当中

沉迷单车的追风少年·2022-03-02 07:55

论文回顾：U2-Net，由U-Net组成的U-Net

在所有分割模型中，仍然有一个名字居于首位那就是U-Net。U-Net于2018年发布，从那时起它获得了巨大的普及，并以某种形式用于与分割相关的几个不同任务。

·2022-02-21 09:58

机器学习_深度学习毕设题目汇总——图像重构

下面是该类的一些题目：题目基于U-Net卷积神经网络的海面风场图像重构基于Wasserstein生成对抗网络的磁共振图像重构方法研究基于压缩感知和深度学习的高光谱图像重构算法研究基于图像重构的对抗样本防御方法研究基于深度卷积神经网络的超分辨率图像重构技术研究基于深度学习的多能谱

MetaGrad·2022-02-20 13:24

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks阅读笔记

image-to-imagetranslation2)commonframework，适用于各种场景2、网络(image)conditionalGANs(cGANs)：imagex+randomnoisevectorz->y1)Generator基于U-Net

emergency_rose·2022-02-19 07:10

U-Net分割细胞壁总结

此处训练集只有30张图片，为训练神经网络，必须将原有数据集进行增强。原始数据集是有标签数据，增强时为了保持标签和训练集的同步，将train和label分别转换成矩阵，然后将label的第一个通道放在train的第二个通道出，做数据增强。此处的train和label为灰度图像，虽然是三通道图像，但是只有第一个通道是有值的，第二和第三通道均为0。img_t=load_img(path_train+"/

Manfestain·2022-02-17 00:52

GAN & VAE

Loss主要是GAN_loss+L1Loss+KL_loss三种类别，生成器使用类似于U-net的结构，编码器E使用res_block的CNN。

NoneLand·2022-02-16 00:33

为什么Diffusion Models钟爱U-net结构？

本文是《Diffusionmodels与深度学习》的第九篇文章，通过前面的文章介绍，大家应该已经基本了解扩散模型的特点，细心的读者会有疑问，为什么现在绝大部分的diffusionmodels都是U-net

沉迷单车的追风少年·2022-02-06 07:21

U-Net学习笔记及Pytorch实战训练细节

ConvolutionandKernels)1.什么是卷积2.什么是核二、卷积层与全连接层的共同点1.全连接层(Fully-connection)2.卷积层1×1三、U-Net1.反卷积2.U-Net结构四、U-Net

淳纯纯纯纯·2021-10-25 20:27

开课吧AI产品经理赋能实战精英班【视频代码齐全】

SSD，YOLO，RetinaNet，CornerNet等，解决segmentation问题的FCN，DeepLab，Parsenet，Segnet，MaskR-CNN，RefineNet，PSPNet，U-Net

weixin_A1883029·2021-10-22 21:52

U-Net，NAS-Unet

https://arxiv.org/abs/1505.04597https://hub.fastgit.org/milesial/Pytorch-UNet人们普遍认为，成功地训练深层网络需要数千个带标注的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于强大的数据增强功能，以更高效地使用可用的带标注样本。该体系结构包括用于捕获上下文的收缩路径和用于实现精确定位的对称扩展路径。我们表明，

Vinteuil·2021-09-06 14:59

U-Net详解：为什么它适合做医学图像分割？（基于tf-Kersa复现代码）

2、特点介绍首先，我们先来看一下U-Net的整体结构，可以看到，它并不是完全对称的。UNet原文中提到，输入图像是512x512大小的，那为什么图中第一层的宽高却是572呢？这样做有什么好处？

热血厨师长·2021-08-15 12:05

U-Net论文学习

深度学习图像分割之UNETU-Net论文学习笔记U-net论文笔记深入理解深度学习分割网络Ｕnet——U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation1

南桥几经秋·2021-06-21 16:25

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

https://arxiv.org/abs/1505.04597https://www.seoxiehui.cn/article-106308-1.html简介:介绍在图像分割中，机器必须将图像分割成不同的segments，每个segment代表不同的实体。图像分割示例正如你在上面看到的，图像如何变成两个部分，一个代表猫，另一个代表背景。图像分割在从自动驾驶汽车到卫星的许多...介绍在图像分割中，

春二一·2021-06-10 14:13

Unet 多分类分割，附开源代码

Unet介绍U-net前半部分作用是特征提取，后半部分是上采样。在一些文献中也

小白CV·2021-06-05 08:02

tensorflow2.3实现语义分割

semanticsegmentation）对图像而言，常见的任务是：图像分类：提取类别特征，如：VGG19网络目标检测：提取类别，位置特征，如：YOLO网络语义分割（实例分割）：提取类别，位置特征，针对每个像素，如：Deeplab网络U-Net

深海漫步鹅·2021-04-30 14:40

如何使用U-Net-train进行语义分段并在Keras中测试您的自定义数据

在本文中，我们将学习使用深度学习模型实现语义分割，该模型在称为U-Net的生物医学图像分割领域中表现得非常好。网络可以用很少的图像端到端地进行训练，并且优于先前的

图像算法·2021-04-18 20:40

超像素论文（三）——AINet: Association Implantation for Superpixel Segmentation

在SuperpixelSegmentationwithFullyConvolutionalNetworks(CVPR2020)中，利用U-net得到一个h×w

Vo Racci·2021-03-28 23:37

U-net复现pytorch版本以及制作自己的数据集并训练

https://github.com/milesial/Pytorch-UNet论文链接：https://arxiv.org/pdf/1505.04597v1.pdf复现：1.从GitHub下载源码以后，配置U-net

蓝荔枝·2021-03-14 20:34

图像分割

语义分割.png1.语义分割之U-Net网络网络结构U-Net网络结构.pngTransposedConvolution层普通的卷积层和池化层是为了缩小输出的尺寸，而TransposedConvolutions

南国_·2021-03-10 18:15

『跟着雨哥学AI』系列之六：趣味案例——基于U-Net的宠物图像分割

点击左上方蓝字关注我们课程简介：“跟着雨哥学AI”是百度飞桨开源框架近期针对高层API推出的系列课。本课程由多位资深飞桨工程师精心打造，不仅提供了从数据处理、到模型组网、模型训练、模型评估和推理部署全流程讲解；还提供了丰富的趣味案例，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架的用法，并能够举一反三、灵活使用飞桨框架进行深度学习实践。嗨，同学们又见面啦！我是雨哥，今天是大年初七，给大家拜年啦~这节课

飞桨PaddlePaddle·2021-02-18 18:00

语义分割（二）Unet

网络结构Unet论文Unet是2015年提出一种语义分割模型，主要用于医学领域的图像分割问题，因其网络结构呈现一个U型，故名为U-Net。网络结构如下图所示：网络结构说明这是一种对称的结构。

yangshuai_henu·2021-01-05 09:35

论文阅读——U-Net论文总结与复现

论文【U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation】2015MICCAIUNet是为了解决医学图像分割问题而提出的CNN模型，谷歌学术目前引用已经达到

无风而起·2020-11-15 19:07

飞桨(PaddlePaddle)图像分割全流程实现

最近，百度AIStudio推出了一项关于图像分割的课程,一个时常七天的短平快图像分割专项课程，详细介绍了几种经典的图像分割网络，FCN8s，U-Net，PSPNet和DeepLab系列，包括飞桨平台的数据处理

ElamDavies·2020-10-26 21:21

【图像处理】U-Net中的重叠-切片(Overlap-tile)

Date:2020/10/19Coder:CWForeword:最开始接触U-Net的时候并不知道原作使用了Overlap-tile这种策略，因此当时不太理解为何网络结构要设计成非对称形式，即上采样得到的特征图尺寸与对应层在下采样时的尺寸不一致

CW不要无聊的风格·2020-10-24 13:03

论文笔记:Non-local U-Nets for Biomedical Image Segmentation

因为是一篇医疗图像的论文所以看看大概做成什么样子，中了AAAI2020U-Net与自然图像不同，在医疗图像上U-Net被应用地较为广泛，具体原因可以参考知乎这篇回答。

龙骑士尹志华·2020-09-17 06:49

EAST文本检测详解(paper+code)

EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetector作用：做文本检测，适用于旋转Box和四边形归类：基于分割的文本检测，使用U-net做特征提取，预测scoremap

BUAA_小胡·2020-09-16 23:04

autoencoder入门

结构约束数学表达式网络优缺点主要变体sparseautoencoder思想约束数学表达式网络优缺点DenoisingAutoEncoder思想网络VariationalAutoEncoder思想约束网络优缺点U-net

shaoyue1234·2020-09-16 01:44

Keras：Unet网络实现多类语义分割

1介绍U-Net最初是用来对医学图像的语义分割，后来也有人将其应用于其他领域。但大多还是用来进行二分类，即将原始图像分成两个灰度级或者色度，依次找到图像中感兴趣的目标部分。

Robin Long 2018·2020-09-15 23:50

模型训练过程中出现的loss:nan

问题描述：在使用u-net进行语义分割训练时，最初使用数据A训练没有任何问题，随后将数据B添加到数据A中重新训练u-net出现loss：nan，由于添加数据之前模型能够正常运行，初步排除是模型问题，分析可能的原因有

攻城狮要飞翔·2020-09-15 09:14

python 版本 opencv/matplotlib中imread（）的区别

这几天使用u-net进行图像的语义分割，由于重装电脑的问题导致新的ubuntu系统没有安装opencv，为此想用其他包代替，仅仅是需要读入数据的需要，正好有matplotlib，为此使用matplotlib.image.imread

攻城狮要飞翔·2020-09-15 09:14

Pytorch搭建U-Net网络

1、Pytorch原来常用keras搭建网络模型，后来发现keras的训练模型速度和测试速度都较慢，因此转向使用pytorch，其实两者使用难度差不多，都是高层的深度学习框架，适合研究深度学习。2、U_Net网络介绍U_Net网络已经提出很早，常被用在图像语义分割领域。模型的主要结构如下图所示，包括下采样和上采样两个过程。为了保证上采样得到的特征图具有较强的语义信息、提高分割的精准度。会在上采样过

超超爱AI·2020-09-15 03:18

U-Net卷积网络（图像分割）

最近由于工作项目的原因，需要研究U-Net卷积网络，在这里将自己学习成果和大家分享一下，欢迎大家提问交流。

风雨灬仙童·2020-09-15 02:22

使用keras搭建U-net神经网络进行图像分割

1搭建环境Python3.7+Tensorflow2.0+Keras2U-net源码网上可下载，很多，大多没什么区别，不知道为什么。3下载后，运行即可使用源码中附带的训练和测试数据，可以跑出不错的模型和分割结果。4使用自己的数据进行Unet模型训练当把源码中数据换成自己的数据进行训练和分割的时候，就出问题了，一不小心就会得到全黑、全白或者全灰的分割结果。通过查阅资料，此现象涉及因素较多，结合自己的

ibu213·2020-09-15 02:19

U-Net原代码运行图像全灰

代码基于Keras，下载地址为：https://github.com/zhixuhao/unet。将源代码中main.py的model.fit_generator(myGene,steps_per_epoch=300,epochs=10,callbacks=[model_checkpoint])epoch改为4。问题得到解决。跑的是原模型给的数据集，所以不存在位深不为8的问题。debug过程：1）

曹xy·2020-09-13 17:50

U-Net预测自己数据集全黑解决方法

1.注意test测试集内的图片格式，直接替换源代码内的test测试集的话，图片格式要与原来的保持一致，尤其是图片的位深（我用到的代码内测试集图片格式是.png位深为8，所以换成自己的要与这个一致）我用的方法比较原始，用的PConverter.exe软件把原来的图片转换成了8位深（PConverter参数如下）。train下的图片位深我测试了24位的，没有问题。test下的24位会报错：expect

SnowHa23·2020-09-13 16:18

基于u-net改进的论文合集

2015-2019年，在u-net基础上改进的模型：https://github.com/ShawnBIT/UNet-family

gqqad123·2020-09-13 15:48

【解决】Unet训练自己的数据集，预测结果全黑

Unet代码参考：zhixuhao/unet解决方法参考：U-Net预测自己数据集全黑解决方法用自己的数据集直接替换源代码内的数据集，训练好模型后预测，结果全黑。。

YaksaWang·2020-09-13 14:53

windows下U-Net代码调试

1.代码地址2.参考博客https://blog.csdn.net/awyyauqpmy/article/details/79290710https://blog.csdn.net/weixin_45494335/article/details/103153244https://blog.csdn.net/qq_38609713/article/details/1024971443.配置windo

KK_THREESTEP·2020-09-11 23:02

对 U-Net 的理解

但是提出的U-Net依赖于强大的数据增强来有效使用带注释的样本。先来看看它的结构：看到它的结构明白为什么叫U-Net了吧。

qq_43094079·2020-09-11 22:58

【论文笔记】——Feature Fusion Encoder Decoder Network For Automatic Liver Lesion Segmentation

目前用于医学分割的模型大多都是U-Net变体（U-Net的介绍很多这里不再赘述），利用跳接将encoder部分的高维特征用于decoder部分，能保留更多的信息，对于小

grafaraway·2020-09-11 21:31

论文阅读笔记（二）U-Net

U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentationU-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络摘要要想成功地训练一个深度网络需要大量的数以千计的有标记的样本

ditangbi1614·2020-09-11 21:27

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