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unet论文发表在哪里的

日期:2021-10-25 11:55:13来源:甄牛期刊网人气: 24

导读: unet论文发表在哪里的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种前馈神经网络,它包含卷积计算和深度结构(FeedforwardNeuralNet...

unet论文发表在哪里的

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种前馈神经网络,它包含卷积计算和深度结构(FeedforwardNeuralNetworks),它是一种具有代表性的深度学习算法[1-2]。它具有表征学习(representationlearning)能力,它能够根据输入信息的层次结构进行平移不变性(shift-invariantclassification)分类,移位不变式人工神经网络(Shift-InvariantArtificialNeuralNetworks)

Unet是受FCN启发而对医学图像进行语义分割,并能将少量的数据用于学习,得到一个鲁棒的边缘提取模型,在生物医学图像分割中起着重要的作用。在此基础上,对网络的整体结构进行了划分,并进行扩展。由于U形像字母U而得名。在传统的卷积神经网络中,压缩路径仍然是一个卷积池组件,其中channels在一次下采样后由原来的两倍增加。扩径以2*2为反卷积,回卷输出通道为原通道数目的一半,并与原featuremap(在切割后)连接,获得与原始通道数量相同的featuremap,然后通过2个大小为3*3的卷积和ReLU动作。在卷积过程中,由于存在边界像素的丢失,所以需要裁剪特征图。而最后一层则是通过卷积核大小1*1的卷积核来获得期望的目标种类。Unet上共有23个卷积层。但该网络需要小心地选择输入图片的大小,以确保所有的MaxPooling操作在长宽为偶数的featuremap上运行。

——医学影像学领域中,由于数据本身的数量不多,有效地提高了利用少量数据集进行训练检测的效果,同时也为大规模图像处理提供了一种有效的方法。看起来许多人用Unet做边缘检测,这体现在,我们拥有什么样的Mask将得到什么样的边缘。

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