U-Net: 第19页

深入理解深度学习分割网络Ｕnet——U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

背景Ｍask=Function(I)1.什么是图像分割问题呢？简单的来讲就是给一张图像，检测是用框出框出物体，而图像分割分出一个物体的准确轮廓。也这样考虑，给出一张图像Ｉ，这个问题就是求一个函数，从I映射到Mask。至于怎么求这个函数有多种方法。我们可以看到这个图，左边是给出图像，可以看到人和摩托车，右边是分割结果。2.求这个函数有很多方法，但是第一次将深度学习结合起来的是这篇文章全卷积网络(FC

super_lsl·2018-05-19 12:10

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·2018-05-16 09:00

TernausNet: U-Net with VGG11 Encoder Pre-Trained on ImageNet for Image Segmentation论文解读

使用预训练权重VGG11改进U-Net代码地址：https://github.com/ternaus/TernausNet在过去几年中，研究者提出了很多图像分割的方法来提高准确率：创造一种CNN，为一整张输入图像在单个前向传递中生成分割图

雨后阳光cxy·2018-05-03 19:59

医学图像分割--U-Net的颅内血管的分割 keras 实现

最近在进行医学图像的处理研究，主要是进行了颅内血管的CT图像的分割研究。现阶段进行深度学习的图像分割的研究基本就是几种比较成熟的几个方法，FCN，u-netdeeplab等一些方法。具体方法的操作，我这里就不细说了。大家可以自己去看看论文。现阶段进行医学图像的深度学习处理的方法，最大的瓶颈就是数据量比较少，导致网络训练不是很理想。由于进行颅内血管的数据量也比较少，所以需要进行一定的数据量的扩充操作

skyfengye·2018-05-03 11:27

基于U-Net的眼底图像血管分割实例

【英文说明】https://github.com/orobix/retina-unet#retina-blood-vessel-segmentation-with-a-convolution-neural-network-u-net【更新】针对Python3版本对此部分代码做了优化，已上传到我的GitHub：点击打开链接【注意事项】1.运行run_training.py或run_testing.p

京局京段蓝白猪·2018-04-17 22:06

U-net(2)

1.U-net:详细介绍：https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70215756https://blog.csdn.net/natsuka/article/details/78565229（用于细胞分割，有损失函数）2.关于keras初步了解。手写数字识别：https://www.cnblogs.com/yqtm/p/6924939.ht

comeontoto·2018-04-16 11:00

图像分割semantic segmentation SegNet详解+tensorflow代码使用【附下载】

Maple__tree·2018-04-14 09:09

U-net网络

U-net网络是一个典型的端到端的网络结构。如下图所示：基本的网络结构并不复杂，但是代码实现过程中需要进行调试，但这会花费很大的时间。

Kellybook·2018-04-13 18:35

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

OlafRonneberger,PhilippFischer,andThomasBroxComputerScienceDepartmentandBIOSSCentreforBiologicalSignallingStudies,UniversityofFreiburg,Germany摘要人们普遍认为，对深层网络的成功训练需要数千份已标注的训练样本。在本文中，我们提出了一个网络和训练策略，为了更有效

九曲流觞·2018-04-11 20:29

U-net及其TensorFlow的实现

本文将介绍U-net模型，以及其tensorflow的实现，保存在Github上U-net结构U-net顾名思义，其结构是一个U型的网络左侧为一个下采样过程，分4组卷积操作（蓝色箭头）进行。

度凡心·2018-03-06 18:50

U-Net论文详解

U-Net：生物医学图像分割的卷积神经网络U-net是基于FCN的一个语义分割网络,适合用来做医学图像的分割。摘要有许多成功利用大量带标注训练数据的神经网络。

一个小迷糊66·2018-02-22 22:15

U-net：运行你的第一个U-net进行图像分割

Unet进行图像分割注意：本文运行环境为：python3.5、tensorflow1.4.0文章目录Unet进行图像分割数据准备程序准备运行网络测试结果如下参考数据准备原始数据：首先准备数据，参考数据来自于ISBI挑战的数据集。数据可以在这里下载到，含30张训练图、30张对应的标签。30张测试图片，均为.tif格式文件。增强后的数据：谷歌云盘以上数据二选一就行程序准备程序地址：这里程序含有2个文件

decouples·2018-02-08 16:01

U-NET语义分割方法解读

2014年，加州大学伯克利分校的Long等人提出的全卷积网络(FCN)，推广了原有的CNN结构，在不带有全连接层的情况下能进行密集预测。这种结构的提出使得分割图谱可以生成任意大小的图像，且与图像块分类方法相比，也提高了处理速度。在后来，几乎所有关于语义分割的最新研究都采用了这种结构。除了全连接层结构，在分割问题中很难使用CNN网络的另一个问题是存在池化层。池化层不仅能增大上层卷积核的感受野，而且能

Anymake·2018-02-01 00:49

【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割

上两个月参加了个比赛，做的是对遥感高清图像做语义分割，美其名曰“天空之眼”。这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割，所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下，故写了这篇文章，记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧。数据集首先介绍一下数据，我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据（2015年中国南方某城市的高清遥感图像），

Madcola·2018-01-22 20:00

全卷机神经网络图像分割(U-net)-keras实现

全卷积神经网络大名鼎鼎的FCN就不多做介绍了，这里有一篇很好的博文http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html。不过还是建议把论文读一下，这样才能加深理解。医学图像分割框架医学图像分割主要有两种框架，一个是基于CNN的，另一个就是基于FCN的。基于CNN的框架这个想法也很简单，就是对图像的每一个像素点进行分类，在每一个像素点上取一个patch，当做

jessican_uestc·2018-01-15 17:51

U-Net

U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentationU-Net，用卷积神经网络来做生物医学图片分割RonnebergerO,FischerP

Asun0204·2018-01-08 20:28

目标检测定位与分割论文阅读心得总结：FCN U-Net R-CNN FR-CNN Faster R-CNN Mask R-CNN

FCN已在医学图像领域有很多表现优异的衍生网络，如U-NET[12]等，而RCNN则应用较少。1全卷积网络FCN1.1FCN用于图像分割的全卷积网络

兢兢业业小码农·2018-01-04 19:42

深度学习U-net个人理解

U-Net是这种方法中最常用的结构。

gbyy42299·2018-01-02 18:53

[论文阅读笔记]U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

摘要大意是说，普遍认为深度网络需要大量已标签数据集，这个网络(U-Net)可以依靠数据增强来事先少量数据集训练网络。

时光_机·2017-11-22 20:40

Awesome Semantic Segmentation

AwesomeSemanticSegmentationNetworksbyarchitectureSemanticsegmentationU-Net[https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf]https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net

老司机的诗和远方·2017-10-22 22:39

全卷机神经网络图像分割(U-net)-keras实现

全卷积神经网络大名鼎鼎的FCN就不多做介绍了，这里有一篇很好的博文http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html。不过还是建议把论文读一下，这样才能加深理解。医学图像分割框架医学图像分割主要有两种框架，一个是基于CNN的，另一个就是基于FCN的。基于CNN的框架这个想法也很简单，就是对图像的每一个像素点进行分类，在每一个像素点上取一个patch，当做

FccLccY·2017-10-16 17:20

「Deep Learning」V-Net

qq.comhttp://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/78161987NassirNavab等人发表在IEEE3DVison上的论文V-Net，是U-Net

小锋子Shawn·2017-10-05 17:01

Style Transfer for Anime Sketches with Enhanced Residual U-net and Auxiliary Classifier GAN

GAN网络结构为:生成网络的输入为需要风格转换的图像即input,以及风格特征.采用VGG16/19的fc1层,提取风格图像的特征,风格特征为4096维的向量.生成网络结构和目标函数文章试验发现,如果u-net

imperfect00·2017-09-23 22:52

医疗图像切割FCN的Keras实现

在医疗领域中，通常使用一种称之为U-net的FCN来做图像切割，效果不错。本文基于U-net来做实现，详细介绍了如何搭建一个U-net神经网络。

sooner高·2017-09-23 07:35

U-net 图像分割

U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation通过阅读这篇论文了解到在医学图像领域还是有这样一个网络存在,它是用于获得图像的边缘.文中说是

gqixl·2017-09-13 11:01

FCN和U-Net

FCN论文《FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation》这篇论文作为用CNN来做语义分割的开山之作，意义还是非常之大的，目前其他的语义分割模型基本上都是在FCN的基础上做的一些改进。语义分割指的是对图片上的每一个像素所属的类别进行分类，可以应用在图像识别、分割、检测等领域，目前来看最好的应用场景是在自动驾驶上，用于识别道路、行人、车辆等等。全

yuanyongsama·2017-08-14 21:40

U-net使用, 图像分割(边缘检测)

U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation通过阅读这篇论文了解到在医学图像领域还是有这样一个网络存在,它是用于获得图像的边缘.文中说是

haoji007·2017-08-07 16:50

17年 | 重开blog | 关于对称网络的的一点想（kun）法（huo）

往期文章和地址如下，欢迎同学们拍砖：http://blog.csdn.net/dp_bupt（16年的blog，看着都觉得是挺老的文章了……）最近在看DL网络模型中的对称网络结构，主要关注了两篇：Unet——U-Net

visonpon·2017-08-03 13:40

DL语义分割总结

目前看过的论文有FCN，U-net，还有几个经典网络没有看，看论文速度有待提高，赶紧还债，下面是我对几个语义分割网络的简单理解，后期会补充。

gufeng_1992·2017-07-07 00:00

使用U-Net分割方法进行癌症诊断（教程翻译）

最近在做天池医疗AI大赛，看到一份不错的资料，想翻译一下做个记录，原链接点击打开链接原作者JonathanMulholland以下是翻译内容在本教程中，我们将展示一种方法来根据患者的CT扫描图像来判断患者是否患有癌症或者可能在未来12个月内发展成癌症患者。我们将训练一个网络来分割出潜在的癌性结节，然后使用这些分割出的结点的特征来对CT扫描病人未来12个月的病情诊断进行预测。教程代码位于点击打开链接

努力学挖掘机的李某某·2017-07-04 20:11

使用Keras搭建一个CNN处理MNIST数据

代码结构这里主要是参考了github上面一个u-net的程序的结构。链接在项目中，程序员将整个神经网络分成了网络结构和训练两个类，并定义了一些函数来完成类似混淆矩阵生成这样的操作。

TianJiu_23333·2017-06-20 10:15

U-net使用, 图像分割(边缘检测)

U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation通过阅读这篇论文了解到在医学图像领域还是有这样一个网络存在,它是用于获得图像的边缘.文中说是

月落乌啼silence·2017-05-17 20:15

【深度学习论文】：U-Net

U-Net在深度学习应用到计算机视觉领域之前，人们使用TextonForest和随机森林分类器进行语义分割。卷积神经网络（CNN）不仅对图像识别有所帮助，也对语义分割领域的发展起到巨大的促进作用。

CrazyVertigo·2017-05-03 10:39

深度学习（四）

一、提纲AlexNet:现代神经网络起源VGG:AlexNet增强版GoogleNet:多维度识别ResNet:机器超越人类识别DeepFace:结构化图片的特殊处理U-Net:图片生成网络实例：解剖VGG

鱼丸小咖·2017-03-20 22:38

pytorch | 深度学习分割网络U-net的pytorch模型实现

这个是pytorch出来没多久的时候写的了，现在看是非常傻逼的方法，羞耻感十足。推荐学习项目【pix2pix】的代码，优雅！–作者2018.1.30U-Net的实现现在github上非常多了吧！用dense-net大概也随随便便吊打了吧！不要用我这个啦~批判性参考一下pytorch咋用还差不多~！–作者2018.4.09大概不支持pytorch0.4以及以上版本pytorch是一个很好用的工具，作

jdefla·2017-03-08 21:21

U-net for image segmentation

TensorLayerandTensorFlowimplementationofU-Netimagesegmenation.Theu-netisconvolutionalnetworkarchitectureforfastandprecisesegmentationofimages.Uptonowithasoutperformedthepriorbestmethod(asliding-window

zs左右左·2016-11-10 07:28

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

1.下降部分conv+maxpool,上升部分conv_transpose+conv,浅色大箭头表示把两个featuremap连起来2.输入图片会比输出图片略大（因为没有padding和repeat）3.支持任意大小的图片输入，采用mirror方式处理missingpatch部分4.可以给loss加权

meanme·2016-03-20 22:00

暑期总结之--c#界面设计作业Mini U-NET（多图杀猫）

这个项目是差不多耗费了我20天的时间才设计完成的，内容主要是利用c#写出良好的界面，并加以一定算法。下面就是对这个项目进行总结与汇总。一.功能篇（1）首先展示一下总体效果，大体设计分四部分，上面的工具菜单栏，左面的选择窗口，中间的三个页签，下面的菜单栏显示状态坐标。我们看到，因为这

·2015-11-01 15:35

暑期总结之--c#界面设计作业Mini U-NET（多图杀猫）

这个项目是差不多耗费了我20天的时间才设计完成的，内容主要是利用c#写出良好的界面，并加以一定算法。下面就是对这个项目进行总结与汇总。一.功能篇（1）首先展示一下总体效果，大体设计分四部分，上面的工具菜单栏，左面的选择窗口，中间的三个页签，下面的菜单栏显示状态坐标。我们看到，因为这个项目是要进行基站的损耗模拟计算，所以在地图方面，我调用的是百度地图api。放大、缩小、保存、新建这些

gshengod·2013-08-20 10:00

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