如何在卷积神经网络(Unet)中输入nifti图像 - 腾讯云开发者社区

前言这是卷积神经网络学习路线的第一篇文章，这篇文章主要为大家介绍卷积神经网络的组件以及直观的为大家解释一下卷积层是如何在图像中发挥作用的。...卷积神经网络的组件从AlexNet在2012年ImageNet图像分类识别比赛中以碾压性的精度夺冠开始，卷积神经网络就一直流行到了现在。...现在，卷积神经网络已经被广泛的应用在了图像识别，自然语言处理，语音识别等领域，尤其在图像识别中取得了巨大的成功。本系列就开始带大家一起揭开卷积神经网络的神秘面纱，尝试窥探它背后的原理。...卷积层是如何在图像中起作用的？首先说，这一部分基本看下面这篇论文就足够了。地址为：https://arxiv.org/abs/1311.2901 。...后记本节是卷积神经网络学习路线（一），主要讲了卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的？希望对大家有帮助。

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A4-Unet:用于肿瘤分割的可变多尺度注意网络！

为了解决这些问题，作者采用了优秀的卷积神经网络（CNNs）设计范式，并提出了一种新的网络A4-Unet。在A4-Unet中，变形大核注意力（DLKA）被引入到编码器中，以提高对多尺度肿瘤的捕捉能力。...当前的医疗图像分割方法主要依赖于U型卷积神经网络（U-shaped CNN）。尽管进行了大量的研究，但由于MRI图像的高度变异性、不清晰的边界以及不规则的肿瘤形状和纹理，脑肿瘤分割仍然极具挑战性。...传统卷积神经网络模型难以适应这些不规则性，无法聚合语义信息并补偿空间信息丢失，这导致了噪声、误分类、分割不完整、图像特征提取有限以及准确度改进受限的问题。...作者将这些要点融入到脑肿瘤图像分割的特点中，并总结如下： (i) 强大的编码器的应用。脑部图像通常包含复杂的结构，如脑组织、血管和室管膜，而肿瘤则常表现出多样化的形状和大小。...DConv模块的方程如下所示：其中，和分别是可变形卷积和深度可分离卷积，而是输入特征。另一方面，虽然卷积神经网络（CNN）在捕捉局部特征和低级信息方面表现良好，但它们会忽略全局上下文。

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卷积神经网络及其在图像处理中的应用

但这种神经网络用于图像识别有几个问题，一是没有考虑图像的空间结构，识别性能会受到限制；二是每相邻两层的神经元都是全相连，参数太多，训练速度受到限制。而卷积神经网络就可以解决这些问题。...卷积神经网络使用了针对图像识别的特殊结构，可以快速训练。因为速度快，使得采用多层神经网络变得容易，而多层结构在识别准确率上又很大优势。...局部感知域: 在上图中的神经网络中输入层是用一列的神经元来表示的，在CNN中，不妨将输入层当做二维矩阵排列的神经元。与常规神经网络一样，输入层的神经元需要和隐藏层的神经元连接。...ax,y a_{x,y} 代表在输入层的 x,y x,y处的输入激励。这就意味着第一个隐藏层中的所有神经元都检测在图像的不同位置处的同一个特征。...可以试一下包含一个卷积层，一个池化层，和一个额外全连接层的结构，如下图在这个结构中，这样理解：卷积层和池化层学习输入图像中的局部空间结构，而后面的全连接层的作用是在一个更加抽象的层次上学习

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形象理解卷积神经网络（二）——卷积神经网络在图像识别中的应用

一个卷积神经网络由一个或多个卷积层(Convolution)+池化层(Pooling)，再加上一个全连结的前向神经网络组成。卷积层Convolution 前面咱们已经知道图像卷积操作的原理了。...当我们对一个图像进行多次的卷积和池化操作以后，我们把最终的结果输入到一个前向的全连结神经网络，之后就可以运用反向传播算法进行分类训练了。...需要注意的是，在卷积神经网络的训练过程中，不仅前向神经网络的权重需要训练，卷积层中的卷积核，也是通过训练得到的。所以初始时，我们只定义卷积层的层数，以及每一层有多少卷积核，不对卷积核本身做定义。...有些卷积核可能是检测图像某个方向的梯度变化，有些卷积核则无法给出其确切行为定义。这可能也是神经网络这个黑盒子的神秘之处吧。...下图是一个卷积神经网络在做物体识别中，对于人脸识别训练出的卷积核的一个图例。这里介绍了一个基本的卷积神经网络的拓扑结构。在实际应用中，还会有一些细节上的考虑。

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卷积神经网络中图像池化操作全解析

一池化的过程　　卷积层是对图像的一个邻域进行卷积得到图像的邻域特征，亚采样层（池化层）就是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。　　...二池化的优点 1 显著减少参数数量　　通过卷积操作获得了图像的特征之后，若直接用该特征去做分类则面临计算量的挑战。而Pooling的结果可以使得特征减少，参数减少。...例如：对于一个 96X96 像素的图像，假设我们已经学习得到了400个定义在8X8输入上的特征，每一个特征和图像卷积都会得到一个 (96 − 8 + 1) * (96 − 8 + 1) = 7921 维的卷积特征...该部分详见参考文献[4] 3.空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling）　　空间金字塔池化拓展了卷积神经网络的实用性，使它能够以任意尺寸的图片作为输入。...该部分详见参考文献[3] 四参考文献 [1]池化 http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E6%B1%A0%E5%8C%96 [2]卷积神经网络初探 - Lee

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理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门

译者|VK 来源|Towards Data Science 即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。...本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。让我们看看一个例子。CNN的输入数据如下图所示。我们假设我们的数据是图像的集合。 ? 输入的形状你始终必须将4D数组作为CNN的输入。...由于input_shape参数中没有batch值，因此在拟合数据时可以采用任何batch大小。而且正如你所见，输出的形状为(None，10，10，64)。...在卷积层上附加全连接(Dense)层我们可以简单地在另一个卷积层的顶部添加一个卷积层，因为卷积的输出维度数与输入维度数相同。通常，我们在卷积层的顶部添加Dense层以对图像进行分类。...卷积层的输出是4D的数组。因此，我们必须将从卷积层接收的输出的尺寸更改为2D数组。 ? 我们可以通过在卷积层的顶部插入一个Flatten层来做到这一点。Flatten层将3维图像变形成一个维。

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什么是图像卷积操作？它在卷积神经网络中的作用是什么？

图像卷积操作是一种在图像处理和计算机视觉中广泛使用的数学运算，它通过一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵与输入图像进行逐元素的乘法和求和操作。...具体来说，卷积核在图像上滑动，每次覆盖图像的一部分区域，然后将卷积核中的每个元素与该区域对应的像素值相乘，最后将所有乘积相加得到一个新的像素值。这个过程会生成一个新的图像，通常称为特征图。...在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中，卷积操作的作用主要有以下几点：特征提取：卷积操作能够从输入图像中提取出各种有用的特征，如边缘、纹理等。...平移不变性：卷积操作具有一定的平移不变性，即如果图像中的某个特征在不同位置出现，卷积操作仍然能够识别出来。这对于图像分类等任务非常重要。...[1, 0, -1], [1, 0, -1]])# 定义一个5x5的输入图像image = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],

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UNet家族最强系列 | UNet、UNet++、TransUNet与SWin-UNet究竟哪个更强！！！

此外，随着预训练模型在自然语言处理任务中的显著成功，基于Transformer的模型（如TransUNet）在多个医学图像分割数据集上取得了令人满意的性能。...然而，卷积神经网络对于长距离依赖性的建模能力有限，使得充分利用图像内的语义信息变得具有挑战性。最近，一些新的分割模型被提出，包括TransUNet和Swin-Unet。...2、典型的医学图像分割模型近年来，借助深度学习，医学图像分割取得了巨大的进展。卷积神经网络（CNNs），尤其是完全卷积网络（FCNs），在医学图像分割领域占据主导地位。...与Trans-Unet不同，后者将U-Net编码器中的卷积块替换为Transformer块，Swin-Unet则利用Swin Transformer块来从输入图像中提取分层特征。...Swin Transformer将传统Transformer的一维序列扩展为二维图像块，并采用分层注意机制来捕获更大感受野范围内的特征。这个结构类似于卷积神经网络中的分层结构，用于特征提取。

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卷积神经网络中PETCT图像的纹理特征提取

简介在使用传统分类器的时候，和深度学习不一样，我们需要人为地定义图像特征，其实CNN的卷积过程就是一个个的滤波器的作用，目的也是为了提取特征，而这种特征可视化之后往往就是纹理、边缘特征了。...在这次实验中，我们用数学的方法定义图像的纹理特征，分别计算出来后就可以放入四个经典的传统分类器（随机森林，支持向量机，AdaBoost，BP-人工神经网络）中分类啦。...参考文档 PORTS 3D Image Texture Metric Calculation Package 1、直方图-histogram 直方图描述的是一幅图像中各个像素的分布情况，也就是一个对像素做的统计图...也就是说GLCM刻画的是一组像素对儿在图像中的分布情况。 2.1 不知道有没有讲清楚，举个例子 ? 左图是原始的CT图像，右图是该图像的灰度共生矩阵 1. CT图像的像素值范围是-1000~1000。...如此这般，得到的GLCM矩阵描述的就是一组像素对儿在原始CT图像中，在固定偏移（del_x,del_y）中的共现概率分布。

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语义分割算法之CVPR 2017 RefineNet（精度高且对稠密物体分割效果好，已开源）

对了，说一句题外话，卷积神经网络系列已经更新了5篇，接下来打算更新20篇左右从2012年到现在非常经典的CNN网络，一起来学习CNN呀。这篇论文的地址见附录。...背景当前流行的CNN如VGG，ResNet等由于池化层和卷积步长的存在，特征图分辨率越来越小，导致损失了一些细节信息，我们在卷积神经网络学习路线（一）| 卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的...例如以SegNet结构为典型的编解码结构，使用反卷积来恢复图像分辨率，但却依然很难恢复细节信息。还有Unet为代表的使用跳跃连接来产生高分辨率的预测。...提出了一个Chained Residual Pooling模块，可以从一个大的图像区域捕捉背景上下文信息。网络结构论文提出的网络结构可以分为两段分别对应于U-Net中的向下和向上两个过程。...其中向下的过程以ResNet为基础，向上的过程使用了新提出的RefineNet为基础，并将ResNet中的低层特征和当前RefineNet的特征加以fusion。整体框架如Figure2(c)所示。

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Res-U2Net | 一种无需训练的相位检索模型用于三维结构重建！

这种方法涉及使用随机初始化权重的深度网络作为图像生成器来产生恢复的图像。然后通过比较生成的图像与输入数据（如噪声图像）的损失函数，反复更新网络的权重。...在本研究中，作者考虑通过结合衍射模型与卷积神经网络以及相位图像的网格估计来重构2D和3D图像的方法。...一个强度图像 I_{z}(x,y) 被输入到神经网络中，返回近场相位的估计值 \tilde{\theta}(x,y) 。...上采样（解码器层）：网络的解码器部分使用转置卷积（也称为上卷积或反卷积）来增加特征图的空间维度。这个过程对于像图像分割这样的任务至关重要，其目标是生成与输入图像大小相同的输出图像。...残差连接：在连接来自不同层的特征图之后，应用额外的卷积，并将其输出以元素方式添加到连接的输入中。

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从入门到精通UNet: 让你快速掌握图像分割算法

一、UNet 算法简介1.1 什么是 UNet 算法UNet算法是一种用于图像分割的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）架构。...四、网络结构UNet是一种经典的卷积神经网络结构，用于图像分割任务。它由一个编码器和一个解码器组成，具有U字形的拓扑结构，因此得名UNet。...下面是UNet的网络结构描述：编码器（Encoder）部分：输入层：接受输入图像作为模型的输入。...构建 UNet 模型：使用深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）构建 UNet 模型。UNet 是一种经典的卷积神经网络结构，具有编码器和解码器部分，可以有效地对图像进行分割。...掌握深度学习基础知识：UNet 是基于深度学习的图像分割模型，因此，对深度学习的基本原理和常用技术有一定的了解是必要的。包括神经网络、卷积神经网络 (CNN)、损失函数、优化器等内容。

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STA-Unet 医学影像分割语义冗余的再思考

近年来，在医学影像分析领域，利用卷积神经网络（CNNs）取得了显著的进步。特别是基于U型结构的深度神经网络（UNet）及其 Shortcut 已在多种医学影像任务中得到应用，包括器官分割。...当前医学图像分割的主要方法是利用具有U型结构的完全卷积神经网络（FCNNs）。广为人知的U-Net[30]是这种结构的典型示例，它采用对称的编码器-解码器设计，通过 Shortcut 相互连接。...然而，深度卷积神经网络（CNNs）的出现带来了显著的进步，其中UNet[30]专门针对医学图像分割而设计。...输入图像被下采样到一半尺寸()，并在每个阶段将通道（C）维数加倍。...上采样块包括一个卷积层，类似于编码器（第4.2节）中讨论的卷积层，用于增加输入特征的空间维度。

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车道线检测与分割：UNet与LaneATT算法原理解析

由于篇幅限制，本章仅以 UNet 和LaneATT 为例进行介绍。 01 UNet算法的原理 UNet 是在 FCN 的基础上进行修改与拓展所实现的神经网络。...由于该网络没有完全连接的层，且只使用每个卷积的有效部分，即分割映射只包含像素，这样完整的上、下两部分能够在输入图像上使用，从而实现对任意大的图像进行无缝切割。...为了预测图像的边界区域中的像素，该网络通过镜像来输入图像，推断缺失的部分，这样能够保证分辨率不会受到 GPU 内存的影响。...由于实际应用中的数据量可能不会很多，所以 UNet 的提出者在其中增加了数据增强的内容，保证神经网络能够进行较好的训练。在许多细胞分割任务中，难点是如何分离同一类的触摸对象。...UNet 能从极少的训练图像中依靠数据增强手段将有效标注数据更为有效地利用起来。与其他常见的分割网络（如 FCN）相比，UNet 主要有以下不同点。

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AMSA-UNet | 基于自注意力的多尺度 U-Net 提升图像去模糊性能！

为了克服非盲去模糊的局限性，已经开发出了一种端到端的卷积神经网络方法。这些方法直接将模糊图像映射到清晰图像，避免了依赖于模糊核估计。...近年来，研究行人引入了全卷积神经网络U-Net，以增强对图像中语义信息的关注。U-Net在一定程度上提高了模型的准确性，但其单一的网络结构在处理过程中导致大量冗余计算，从而造成空间信息的丢失。...此外，保留了传统多输入多输出-U-Net（MIMO-UNet）[15]架构中的多尺度特征融合模块，以进一步增强模型学习多尺度图像信息的能力和泛化能力。...在编码器块中，使用浅层卷积模块（SCM）从下采样的图像中进行特征提取，其中SCM是一个由两组3×3和1×1卷积层组合而成的通路，用于处理原始输入并将结果连接回原始输入后输出，SCM的结构如图2所示。...在每次训练迭代中，经过随机裁剪操作后，随机选择4张图像作为输入，以获得256×256大小的图像。初始学习率设置为，并且每500个周期降低0.5倍。

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提升图像分割精度：学习UNet++算法

在编码器中，每个子模块将输入图像连续下采样两次，并利用卷积层提取特征；在解码器中，每个子模块将上一级的输出和对应的编码器特征进行上采样和融合，然后再进行下一级的解码操作。...相比传统的卷积神经网络，UNet++ 能够更好地捕捉不同尺度和分辨率的图像特征，从而提高分割的准确性和鲁棒性。...编码器负责逐渐降低输入图像的空间分辨率，提取特征信息；在编码器中，每个级别都由多个卷积块（Conv Block）和下采样操作（Downsampling）组成，用于逐渐减小特征图的尺寸。...DeepLabv3+：DeepLabv3+ 是一种深度卷积神经网络，采用了空洞卷积（dilated convolution）和多尺度特征融合策略，以更好地捕获图像中的细节信息。...8.2 学习建议 UNet++ 学习的建议：掌握基础知识在学习 UNet++ 前，需要掌握深度学习、卷积神经网络、图像处理等相关领域的基础知识。

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注意力驱动与卷积并行：KAN-Mamba FusionNet 优化医学图像分割技术！

卷积神经网络（CNNs）广泛应用于 Token 个体像素以进行分割任务，以识别肿瘤位置、器官和相关解剖结构。类似于UNet模型的经典基于CNN的方法[27]，是基于编码器和解码器结构的图像分割。...UNet的变体，如UNet[27]、UNet++[36]和UNet3+[13]，使用 Shortcut 将编码器中来自相关低级详细特征图的高 Level 语义特征图与解码器中来自相关低级详细特征图的低...扩展如Unet++ [36]和CE-Net [10] 引入了复杂的模块，用于多尺度特征融合和上下文编码，以提高分割精度。...卷积模块：如图2所示，卷积模块C1/C2/C3由2D卷积层、批量归一化层、最大池化层和ReLU激活函数组成。让作者将这种块变换表示为，其中：在卷积块中，表示输入的值。...训练过程持续了400个周期，输入数据应用了基本数据增强，如随机旋转和翻转。

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LV-UNet 轻量级的图像分割模型！

I Introduction 医学图像分割，旨在准确界定解剖结构或异常，在疾病诊断和治疗计划中至关重要。与传统方法（如依赖于手工或半自动方法）相比，计算机辅助技术可以更高效。...MobileNetw3 MobileNetw3是用于移动和边缘设备的最新一代卷积神经网络，它既拥有高性能又具有高效性。...初始卷积阶段接收输入图像并执行基本特征提取，其余模块包含反向残差模块和逐点分离卷积层，具有各自不同的卷积核和激活函数，逐步提取更多抽象特征。...权重控制每个输入的贡献，表示应用于每个输入的激活函数，通常是非线性函数如ReLU。此外，表示每个通道的偏置项。非线性激活函数之后是卷积和批量归一化操作。...然后，可以将fusible块中的两个1x1卷积层合并为一个卷积层：其中表示卷积操作，代表矩阵乘法，和是两个卷积层的权重矩阵，是通过im2col操作从输入转换成一个对应核形状的矩阵。

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卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用与优化

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习算法，在图像识别领域取得了巨大的成功。...本文将详细介绍CNN在图像识别中的应用，并探讨一些优化策略，以提高其性能和效果。图片CNN基础知识卷积层：CNN最重要的部分之一，通过卷积操作从输入图像中提取特征。...卷积层使用一组可学习的滤波器对输入进行卷积运算，生成特征图。汇聚层：用于减小特征图的空间尺寸，同时保留最显著的特征。最常见的汇聚操作是最大汇聚，即选择区域中的最大值作为下采样后的特征。...它通过对每个小批量输入进行归一化来规范化网络中的中间激活值。数据增强：通过对训练图像进行随机变换和扩充，可以增加训练样本的多样性，提高模型的泛化能力。常见的数据增强操作包括旋转、翻转、裁剪等。...学习率衰减和自适应学习率调整算法（如Adam优化器）可以在训练过程中动态地调整学习率。结论卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习算法，在图像识别领域取得了巨大的成功。

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【魔改UNet系列】Mamba-UNet: 医学图像分割的UNet类纯视觉Mamba

摘要在医学图像分析的最新进展中，卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）树立了重要的基准。前者通过其卷积操作擅长捕捉局部特征，后者通过自注意力机制实现了显著的全局上下文理解。...受Mamba架构的启发，该架构以其在处理长序列和全局上下文信息方面的专业性而闻名，并且作为状态空间模型（SSM），我们提出了Mamba-UNet，这是一种新颖的架构，它将UNet在医学图像分割中的能力与...关键字医学图像分割 · 卷积 · 变换器 · Mamba · 状态空间模型 2 方法 2.1 架构概述所提出的Mamba-UNet的架构在图2中进行了概述，其灵感来自UNet和Swin-UNet。...视觉Mamba进一步引入了交叉扫描模块（CSM），然后将卷积操作集成到块中，详细内容见[7,16]。在VSS块中，输入特征首先通过一个线性嵌入层，然后分成两个路径。...2.3 编码器在编码器中，C维的标记化输入在降低分辨率的情况下经历了两个连续的VSS块进行特征学习，保持维度和分辨率。

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卷积神经网络学习路线（一）| 卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的？

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