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医学图像分割--U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

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用户1148525
发布2019-05-27 12:15:23
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发布2019-05-27 12:15:23
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版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1436563

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

https://arxiv.org/abs/1505.04597

Code: https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/

https://github.com/zhixuhao/unet

https://github.com/yihui-he/u-net

http://blog.leanote.com/post/zongwei/Pa

http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50268555

这里我们将 FCN 修改为 U-Net,主要是上采样阶段,我们同样也有许多特征通道,这样网络可以传递更多的 context 信息到 higher resolution 网络层

in the upsampling part we have also a large number of feature channels, which allow the network to propagate context information to higher resolution layers.

针对医学图像训练数据的问题,这里我们对训练数据使用 excessive data augmentation by applying elastic deformations

对于生物医学图像分割,elastic deformations 对于invariance的学习还是很有效的。

对于输入尺寸很大的图像,我们采用 Overlap-tile strategy

Ranking on the EM segmentation challenge

Result on the ISBI cell tracking challenge

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原始发表:2017年06月15日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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