由于网络中只有卷积没有全连接，所以这个网络又叫全卷积网络。 本文将先简单介绍Unet的理论基础，然后使用pytorch一步一步地实现Unet图像分割。...随着卷积层的加深，特征图的长宽减小，通道增加。虽然Encoder提取了图像的高级特征，但是丢弃了图像的位置信息。所以在图像识别问题中，模型只需要Encoder的部分。...在Decoder中，随着卷积层的加深，特征图的长宽增大，通道减少。 Ｕnet——输入输出 ?...将x1和x2（encoder中对应的特征图）组合（concatenate）。3. 对组合后的特征图做卷积和relu。...下表是经过各层的处理后，特征图的长/宽和通道数： ? Dataset 如果你了解keras，那么就会发现pytorch中的Dataset和keras中的DataGenerator类似。
因为形似一个字母U，得名Unet。收缩路径仍然是利用传统卷积神经网络的卷积池化组件，其中经过一次下采样之后，channels变为原来的2倍。...扩张路径由2 * 2的反卷积，反卷机的输出通道为原来通道数的一半，再与原来的feature map（裁剪之后）串联，得到和原来一样多的通道数的feature map，再经过2个尺寸为3 * 3的卷积和ReLU...裁剪特征图是必要的，因为在卷积的过程中会有边界像素的丢失。在最后一层通过卷积核大小为1 * 1的卷积作用得到想要的目标种类。在Unet中一共有23个卷积层。...Trick 1 对于尺寸较大的图像：Overlap-tile strategy ? 由于网络没有全连接层，并且只使用每个卷积的有效部分，所以只有分割图像完全包含在输入图像中可以获得完整的上下文像素。...代码实现 caffe版本Unet: https://github.com/warden3344/unet keras版本Unet: https://github.com/zhixuhao/unet 我的实现
Unet可以分为三个部分，如下图所示： 第一部分是主干特征提取部分，我们可以利用主干部分获得一个又一个的特征层，Unet的主干特征提取部分与VGG相似，为卷积和最大池化的堆叠。...代码下载 Github源码下载地址为： https://github.com/bubbliiiing/unet-keras Unet实现思路 一、预测部分 1、主干网络介绍 Unet的主干特征提取部分由卷积...该模型参加2014年的 ImageNet图像分类与定位挑战赛，取得了优异成绩：在分类任务上排名第二，在定位任务上排名第一。...当输入的图像大小为512x512x3的时候，具体执行方式如下： 1、conv1：进行两次[3,3]的64通道的卷积，获得一个[512,512,64]的初步有效特征层，再进行2X2最大池化，获得一个[256,256,64...利用特征获得预测结果的过程为： 利用一个1×1卷积进行通道调整，将最终特征层的通道数调整成num_classes。
Unet可以分为三个部分，如下图所示： 第一部分是主干特征提取部分，我们可以利用主干部分获得一个又一个的特征层，Unet的主干特征提取部分与VGG相似，为卷积和最大池化的堆叠。...该模型参加2014年的 ImageNet图像分类与定位挑战赛，取得了优异成绩：在分类任务上排名第二，在定位任务上排名第一。...当输入的图像大小为512x512x3的时候，具体执行方式如下： 1、conv1：进行两次[3,3]的64通道的卷积，获得一个[512,512,64]的初步有效特征层，再进行2X2最大池化，获得一个[256,256,64...2、conv2：进行两次[3,3]的128通道的卷积，获得一个[256,256,128]的初步有效特征层，再进行2X2最大池化，获得一个[128,128,128]的特征层。...利用特征获得预测结果的过程为： 利用一个1×1卷积进行通道调整，将最终特征层的通道数调整成num_classes。
深度可分离卷积分为两步： 1、第一步用三个卷积对三个通道分别做卷积，这样在一次卷积后，输出3个数。这输出的三个数，再通过一个1x1x3的卷积核（pointwise核），得到一个数。...所以深度可分离卷积其实是通过两次卷积实现的。第一步，对三个通道分别做卷积，输出三个通道的属性。 ?...2、第二步，用卷积核1x1x3对三个通道再次做卷积，这个时候的输出就和正常卷积一样，是8x8x1。（用来调整通道数） ?...具体为，32个3×3大小的卷积核会遍历16个通道中的每个数据，最后可得到所需的32个输出通道，所需参数为16×32×3×3=4608个。...在建立模型的时候，可以使用Keras中的DepthwiseConv2D层实现深度可分离卷积，然后再利用1x1卷积调整channels数。
levi - unet[2]是一种新的医学图像分割架构，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。...LeViT-UNet架构 levi - unet的编码器使用LeViT块构建，设计用于高效和有效地学习全局特征。解码器是使用卷积块构建的。 编码器从多个分辨率的输入图像中提取特征映射。...卷积块通过对输入图像应用4层3x3卷积(步幅为2)来执行分辨率降低。在提取更多抽象特征的同时，这将图像的分辨率降低了一半。然后transformer块获取卷积块的特征映射并学习全局特征。...在编码器的最后阶段将来自卷积块和变压器块的特征连接起来。这使得编码器具有本地和全局特性。局部特征对于识别图像中的小而详细的物体很重要，而全局特征对于识别图像的整体结构很重要。...通过结合局部和全局特征，编码器能够生成更准确的分割。 根据输入第一个transformer块的通道数量，开发了3个LeViT编码器:levi -128s, levi -192和levi -384。
摘要 UNet及其最新的扩展如TransUNet是近年来领先的医学图像分割方法。然而，由于这些网络参数多、计算复杂、使用速度慢，因此不能有效地用于即时应用中的快速图像分割。...输入图像通过编码器，其中前3个块是卷积，下2个是tokenized MLP块。解码器有2个tokenized MLP块，后面跟着3个卷积块。...每个编码器块减少特征分辨率2倍，每个解码器块增加特征分辨率2。跳跃连接也被应用在了编码器和解码器之间 作者减少了每个stage的通道数。...每个stage的通道数，对比标准的Unet： UNeXt：32 64 128 160 256 UNet：64 128 256 512 1024 在这里面就减少了很多的参数量 2.2 卷积阶段 有三个conv...由于Tokenized MLP块有2个mlp，我们在一个块中跨越宽度移动特征，在另一个块中跨越高度移动特征，就像轴向注意力中一样。我们对这些特征做了h个划分，并根据指定的轴通过j个位置移动它们。
编码器的每个卷积块都会将特征图的通道数加倍，同时将特征图的空间分辨率减半。1.2 跳跃链接跳跃链接是Unet的一个重要特点。...它将编码器中的特征图与解码器中的特征图进行连接，以便将底层和高层的特征信息相结合。这种设计可以有效地利用底层的细节信息和高层的语义信息，提高图像分割的准确性。...1.3 解码器解码器由多个反卷积层和卷积层组成。反卷积层用于将特征图的空间分辨率恢复到原始图像尺寸，同时将特征图的通道数减半。卷积层用于进一步提取特征，最终生成分割结果。2....稳定扩散是指通过Unet的解码器来扩大图像中感兴趣区域的范围。它在医学影像处理中有着重要的应用，例如肿瘤分割、器官分割等。稳定扩散的实现可以通过调整Unet的解码器层的参数来实现。...增加解码器层的数量和通道数，可以扩大感兴趣区域的范围。同时，在训练过程中，可以使用适当的损失函数和数据增强技术来提高稳定扩散的效果。
卷积其实是图像处理中最基本的操作，我们常见的一些算法比如：均值模糊、高斯模糊、锐化、Sobel、拉普拉斯、prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法，都可以通过卷积算法实现。...在matlab中有几个函数都与图像卷积有关，比如imfilter就可以实现卷积，或者 conv2也行，他们的速度都是相当快的，比如3000*3000的灰度图，卷积矩阵大小为15*15，在I5的CPU上运行时间只要...函数分配的内存中的值是随机值，对于扩展的部分一定要填充0，否则就会破坏卷积的结果。 ...第一：由于卷积取样时必然有部分取样点的坐标在原始图像的有效范围外，因此必须进行判断，耗时。第二：同样为了使用SSE,也必须把取样的数据放在和扩充的卷积矩阵一样大小的内存中。...第二个问题则需要有一定的实现技巧，我们分配一块PadConvLine * (Height + ConvH - 1) 大小的内存，然后计算原图第一列像素串联起来的需要卷积的部分的数据，这一部分代码如上述44
我将详细的讲解一下这个模块思想：例如编码网络中的Xd3的构成就有5个部分拼接组成，第一个是解码网络中的最后一层Xe5通过4倍上采样恢复到跟Xe3一样图像大小，再经过一个卷积层得到64通道的特征图，第二个是解码网络的...Xd4通过2倍上采样恢复到跟Xe3一样图像大小，再经过一个卷积层得到64通道的特征图，第三个是解码网络中的Xe3直接通过一个卷积层得到64通道的特征图，第四个是解码网络中的Xe2通过2x2的最大池化层，...采样到Xe3一样图像大小，再经过一个卷积层得到64通道的特征图，第五个是解码网络中的Xe1通过两个2x2的最大池化层，采样到Xe3一样图像大小，再经过一个卷积层得到64通道的特征图，最后将这五个输出结果拼接...而编码网络中的Xd4的构成也是5个部分拼接组成的，第一个是解码网络中的最后一层Xe5通过2倍上采样恢复到跟Xe4一样图像大小，再经过一个卷积层得到64通道的特征图，第二个是解码网络的Xd4通直接通过一个卷积层得到...64通道的特征图，第三个是解码网络中的Xe3通过2x2的最大池化层，采样到Xe4一样图像大小，再经过一个卷积层得到64通道的特征图，第四个是解码网络中的Xe2通过两个2x2的最大池化层，采样到Xe4一样图像大小
x和g都被送入到1x1卷积中，将它们变为相同数量的通道数，而不改变大小 在上采样操作后(有相同的大小)，他们被累加并通过ReLU 通过另一个1x1的卷积和一个sigmoid，得到一个0到1的重要性分数，...Multi-scale guided attention 我们将要讨论的第二个架构比第一个架构更有独创性。它不依赖于UNet架构，而是依赖于特征提取，然后跟一个引导注意力块。 ?...所提出的方法的Block图 第一部分是从图像中提取特征。为此，我们将输入图像输入到一个预先训练好的ResNet中，提取4个不同层次的特征图。...这两个块实际上非常相似，它们之间的唯一区别在于从通道还是位置提取信息。在flatten之前进行卷积会使位置更加重要，因为在卷积过程中通道的数量会减少。...在通道块中，我们有一个CxC注意力分布，它告诉我们一个通道对另一个的影响有多大。在每个模块的第三个分支中，将这个特定的注意分布乘以输入的变换，得到通道或位置的注意力分布。
我们的分类模型是在一步步抽象，比如我们之前的卷积模型，通过卷积和池化不断的压缩特征，最后输出一个分类，我们可以使用它识别到图像里有猫，但是猫到底在哪一块分类就解决不了了，因为它的结果是高度抽象的结果，因此...n_classes (int): 输出通道数 depth (int): 网络深度 wf (int): 过滤器数量，也就是用于控制内部的卷积块和上采样块的输入输出通道数...构建数据集 第一个问题是关于输入输出图像的尺寸。...正好在UNet网络中开启padding就可以解决这个问题。 第二个问题是我们的数据是三维数据，是512×512×128的图像，如果直接塞进UNet我们的内存就炸了。...我算了一下，这一个图像就是128MB，UNet的第一层有64个channel，那我们就需要128×64MB，也就是8GB的空间。
对于这样的任务，具有不同改进的Unet架构已经显示出最佳结果。它背后的核心思想只是几个卷积块，它们提取深度和不同类型的图像特征，接着是所谓的反卷积或上采样块，它们恢复了输入图像的初始形状。...注释和图像质量似乎相当不错，网络应该能够检测道路。 库安装 首先，需要安装带有TensorFlow的Keras。...通常，不能将所有图像存储在RAM中，因此每次生成新的一批数据时，都应该读取相应的图像。下面定义训练方法。为此创建一个空的numpy数组（np.empty），它将存储图像和掩码。...然后通过read_image_mask方法读取图像，将增强应用到每对图像和蒙版中。最后返回批处理（X，y），它已准备好安装到网络中。...首先冻结和训练模型然后解冻可能是有用的 decoder_filters - 可以指定解码器块的数量。在某些情况下，具有简化解码器的较重编码器可能是有用的。 初始化Unet模型后，应该编译它。
UNet网络没有任何全连接层，只使用每个卷积的有效部分，即分割映射只包含输入图像中可用的全部内容的像素。该策略允许通过重叠块策略对任意大的图像进行无缝分割。...它包括重复应用两个3x3卷积（非加量卷积），每个卷积后面是一个校正的线性单元（Relu）和一个2x2最大池化操作，以步长为2进行下采样。在每个下采样步骤中，将特征通道的数量增加一倍。...扩展路径中的每一步都包括一个特征映射的上采样；然后是一个2x2卷积(上卷积)，它将特征通道的数量减半，与收缩路径中相应裁剪的特征映射连接；以及两个3x3卷积，每个卷积后面跟着一个relu。...为了允许输出分段映射的无缝拼接，需要选择输入块的大小，以便将所有2x2池化操作应用到具有均匀x和y大小的层。 图4 UNet结构（最低分辨率下32x32像素的例子）。每个蓝框对应于一个多通道特征图。...网络的第二个分支要完成的任务是判断一个图像块是否满足下面两个要求：目标位于图像块的正中心附近、目标完整存在于图像块中（在某一尺度范围内）。这一部分由一个2x2的最大池化层后接两个全连接层组成。
比如输入“fireworks”，就能生成这样的效果： 满屏烟花盛放，肉眼看上去简直可以说是以假乱真了。 为了让生成视频更长、分辨率更高，作者还在这个扩散模型中引入了一种全新的采样方法。...最终，该模型在无条件视频生成任务中达到全新SOTA。 一起来看。 由图像扩散模型扩展而成 这个扩散视频模型，由标准的图像扩散模型UNet扩展而成。...UNet是一种神经网络架构，分为空间下采样通道和上采样通道，通过残差连接。 该网络由多层2D卷积残差块构建而成，每个卷积块后面跟着一个空间注意块。...具体来说： 先将每个二维卷积更改为三维卷积（space-only），比如将3x3卷积更改为1x3x3卷积（第一轴（axis）索引视频帧，第二轴和第三轴索引空间高度和宽度）。...每个空间注意块中的注意力仍然专注于空间维度。 然后，在每个空间注意块之后，插入一个时间注意块；该时间注意块在第一个轴上执行注意力，并将空间轴视为批处理轴（batch axes）。
由于详细的轮廓绘制非常耗时。影像学的最新进展和计算急剧增加了在医学成像中使用机器学习。卷积神经网络（CNN）已显示可学习从多维医学图像中获得抽象表达，学习人类难以定义的功能。...虽然CNN在CMR图像心室分割中显示出很好的结果，但缺乏透明度，在分割过程中会限制这种技术进入临床环境的可解释性。...2、SAUNet结构 提出新的可解释的图像分割网络叫形状注意力Unet（SAUNet）。SAUnet由两个流组成：纹理流和门控形状流。...为了了解模型在这些模块中检测到的具体特征，以减少模型的黑匣子效应，提出了双注意力解码器块，由拼接特征图上的3x3卷积之后的两个新组件组成。...（1）、空间注意力路径非常简单，由两个串联1x1卷积构成，第一个1x1卷积将通道数减半，第二个1x1卷积再将通道数从一半降到1，然后经过sigmod函数，得到空间注意力系数，最后按照通道方向将空间注意力系数重复堆叠到输入通道个数得到空间注意力结果输出
首先利用卷积进行下采样，然后提取出一层又一层的特征，利用这一层又一层的特征，其再进行上采样，最后得出一个每个像素点对应其种类的图像。...concatenate，然后再进行一次上采样（这里可以选择是否与f1进行concatenate），最后利用卷积输出filter为nclasses的图像。...x return img_input , [f1 , f2 , f3 , f4 , f5 ] 2、unet的Decoder解码部分 这一部分对应着上面unet模型中的解码部分。...RGB三个通道的值都是1。...# 从文件中读取图像 img = Image.open(r".
我们通过使用数据驱动的神经网络方法，结果表明有可能产生准确的降水现报。 为此，我们提出了SmaAt-UNet，一个基于众所周知的UNet的高效卷积神经网络架构，配备了注意力模块和深度可分离卷积。...SmaAt-UNet框架 CBAM(convolutional block attention modules)是一个卷积块注意力模块，作用于输入图像，按照顺序将注意力机制应用于通道，然后是空间维度。...CBAM的结果是一个加权的特征图，考虑了输入图像的通道和空间区域。...通过与作者沟通，文中所使用的降水数据集已经公开，代码和数据集链接如下： SmaAt-UNet code[1]、Precipitation dataset[2] References [1] SmaAt-UNet...code: https://github.com/HansBambel/SmaAt-UNet [2] Precipitation dataset: https://mega.nz/folder/jEUS2IbL
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