在5月份前，我也是一个DL和CNN的门外汉，自己试着看tutorials、papers、搭Caffe平台、测试CNN Net，现在至少也能改改Caffe源码（Add/Modify Layer）、基于Caffe...由于特殊原因，我不能公开我C++和matlab的Demo源码以及其中的一些后处理技术，暂且只能给大家看一些分割的结果 Sematic Segmentation Result 还有一个视频语义分割的结果...，比如识别，我觉得在200x200 pixles左右就足够了（看大家都这么用的，这个自己没测试过）。...但对于分割的问题，图片的size对分割结果影响还是很大的，用全卷积网络的测试结果：输入图片的size从500x500降低到300x300，IoU果断直接降了3个点，太恐怖了！！...级别6：加速吧，GPU编程 呃，这一级还没练到，但迟早是要做的，说了“大数据是燃料，GPU是引擎”的，怎么能不懂引擎呢…… 关于语义分割的一些其它工作 CRF：CRF在图像分割中是最常见的refine
问题：Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？ https://www.zhihu.com/question/269914775 Unet网络在被提出后，就大范围地用于医学图像的分割。...UNet最早发表在2015的MICCAI上，短短3年，引用量目前已经达到了4070，足以见得其影响力。而后成为大多做医疗影像语义分割任务的baseline，也启发了大量研究者去思考U型语义分割网络。...而如今在自然影像理解方面，也有越来越多的语义分割和目标检测SOTA模型开始关注和使用U型结构，比如语义分割Discriminative Feature Network(DFN)(CVPR2018)，目标检测...个人尝试过使用Deeplab v3+和DRN等自然图像语义分割的SOTA网络在自己的项目上，发现效果和UNet差不多，但是参数量会大很多。 3.多模态。...前面有提到，UNet成为大多做医疗影像语义分割任务的baseline，也启发了大量研究者去思考U型语义分割网络。那UNet还有什么不足呢？欢迎大家关注我的项目UNet-family，寻找答案。
自从UNet被引入以来，它一直在引领各种医学图像分割任务。尽管许多后续研究也致力于提高标准UNet的性能，但很少有研究深入分析UNet在医学图像分割中潜在的感兴趣模式。...UNet通过利用编码器将语义信息投射到低级特征，以及解码器逐步将语义特征上采样到分割 Mask ，定义了一个通用的分割网络架构。其许多后续工作在卷积神经网络（CNN）的背景下扩展了这一想法。...它导致了语义损失，使得编码器中的一些块（例如,,,B）甚至激活了与分割无关的区域。 UNet中的冗余特征。实证研究表明，过参数化的CNN/ViT模型倾向于学习冗余特征，导致视觉概念不佳。...（ii）浅层表现出显著的多样性，低相似性矩阵证明了这一点。 Unet中存在的过参数化，与其他网络类似，是这些现象的根本原因。...作者的实验结果表明，解决这两个问题确实有可能提高基于Vit/CNN的UNet模型的性能，并且所提出的方法在广泛的医学图像分割任务中具有潜力。
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。...尽管它们取得了巨大的成功，但CNNs在学习全局或语义特征方面表现不佳。特别是需要人类般推理才能理解上下文的特征。...尽管基于CNN的技术在医学图像分割方面取得了令人瞩目的成果，但它们仍然无法达到临床应用所需的高精度标准。...医学图像分割仍然是一个具有挑战性的问题，主要原因在于卷积操作固有的局部特征关注特性，这使得CNN难以捕捉明确的全球和长程语义交互。...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。
由于图像规模大和目标变化多样，当前的基于卷积神经网络（CNN）和基于Transformer的遥感图像语义分割方法在捕捉长距离依赖性方面存在不足，或者受限于复杂的计算复杂性。...在本文中，作者提出了CM-UNet，它包括一个基于CNN的编码器用于提取局部图像特征，以及一个基于Mamba的解码器用于聚集和整合全局信息，从而促进遥感图像的有效语义分割。...然而，在遥感领域，图像通常包含具有显著目标变化的大规模场景，基于卷积神经网络（CNN）[5]或Transformers[6]构建的UNet架构遇到了限制。...然而，它们很少考虑在遥感图像中整合局部和全局信息，这可能限制了它们充分利用预训练的CNN模型提供特征的能力。 在本文中，作者提出了CM-UNet，一个用于遥感图像语义分割的新框架。...为了有效地监督解码器在逐步生成具有遥感图像的语义分割图，作者的CM-UNet架构在每个CSMamba块中融入了中间监督。这确保了网络的每个阶段都为最终的分割结果做出贡献，从而促进更精细和准确的输出。
医学图像分割对于疾病诊断和监测至关重要。尽管当前的分割网络如UNet在效果上有效，但它们在捕捉远程特征方面存在困难。...目前，包括编码器、解码器和跳跃连接在内的U形深度神经网络在医学图像分割中应用最为广泛。尽管U形网络在许多医学图像分割任务中取得了最先进的表现，但仍然存在局限性。...基于卷积神经网络（CNN）的方法，如UNet [26]和UNet++ [35]，在捕捉局部特征方面表现出色，但它们在建模数据中的长距离依赖关系方面存在困难。...GC-ViT在图像分类、目标检测和语义分割任务上取得了最先进的结果。 在本文中，作者介绍了GCtx-UNet，这是一种为医学图像分割设计的类似UNet的分割网络。...基于CNN的方法已应用于各种医学图像分割任务，如在视网膜图像分割[11]和皮肤分割[33]中，展示了在实施和训练中的性能前景和实践性。
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。...然而，它们在检测高分辨率细节（如纹理和边缘）方面表现不佳，这限制了其在密集视觉任务中的效果。 (ii) 融合多尺度信息。大脑中不同组织结构内的肿瘤可能在大小、形状和分布上存在显著差异。...在语义分割中，准确的像素级分类需要聚合多尺度上下文信息。空洞卷积[17]扩大了感受野而不改变输出尺寸。基于SPP层[18]，ASPP[19]能够在多个尺度上捕捉图像上下文。...，来测试所提出的 A4-Unet。...Comparisons 提出的A4-Unet模型遵循了标准的CNN分割网络设计范式。
例如，U-Net模型在ISBI 2015细胞分割挑战赛中获得第一名，SegNet模型在CamVid数据集上的语义分割任务中表现出色，等等。...在原始的U-Net网络架构中，使用中间隐藏层的深度监督解决了UNet++训练过程中的梯度消失问题。这还允许在测试阶段对网络进行剪枝，从而减少模型的推理时间。...这使得TransUNet能够更好地处理长距离依赖性，捕获图像中的语义信息，并提高模型的表示能力和泛化性能。 具体而言，TransUNet首先使用CNN提取特征并生成输入图像的特征图。...TransUNet中的解码器对编码特征进行上采样，并将其与高分辨率的CNN特征图结合起来，以丰富语义信息，实现更精确的定位。最后一步涉及将特征图恢复到原始图像尺寸，并生成像素级的分割结果。...此外，所有模型在肺部分割任务中均表现出色，对于所有四种分割方法，mIoU（平均交集联合）值均超过91%。在测试集中，剔除样本不清晰采样较少的情况下，剩余样本的DSC分数超过82%。
他在Medium上发布了一篇博客文章，介绍了在具体的图像分割任务中如何应用卷积神经网络，来得到更好的效果。...图4：在图像分割中，其任务目标是对图像中的不同对象进行分类，并确定对象边界。 卷积神经网络可以帮助我们处理这个复杂的任务吗？对于更复杂的图像，我们可以使用卷积神经网络来区分图像中的不同对象及其边界吗？...在上面已经提到，为了检测图像中对象位置，第一步是要产生一系列随机多尺度的边界框或是待测试的感兴趣区域。...图15：具体的图像分割目标是在像素级场景中识别不同对象的类别。 到目前为止，我们已经了解到如何能够以许多有趣的方式使用CNN特征，来有效地用边界框定位图像中的不同对象。...如果想更深入了解CNN在图像分割中的进展，极其背后的原理，别忘了我们在文章开头提到的这四篇论文： 1. R-CNN：https://arxiv.org/abs/1311.2524 2.
最近基于深度学习的图像分割技术一般依赖于卷积神经网络 CNN 的训练，训练过程中需要非常大量的标记图像，即一般要求训练图像中都要有精确的分割结果。...其中的线性限制条件来自于训练数据上的标记，例如一幅图像中前景类别像素个数期望值的上界或者下界（物体大小）、某个类别的像素个数在某图像中为 0，或者至少为 1 等。...对于给出 bounding box 标记的训练图像，该方法先使用 CRF 对该训练图像做自动分割，然后在分割的基础上做全监督学习。...通过实验发现，单纯使用图像级别的标记得到的分割效果较差，但是使用 bounding box 的训练数据可以得到较好的结果，在 VOC2012 test 数据集上得到 mIoU 62.2%。...小结：在弱标记的数据集上训练图像分割算法可以减少对大量全标记数据的依赖，在大多数应用中会更加贴合实际情况。弱标记可以是图像级别的标记、边框和部分像素的标记等。
同时，Transformer作为一种主导自然语言处理任务的模型，现已被广泛地引入到计算机视觉任务中，并在目标检测、图像分类和语义分割等任务中取得了良好的效果。...在本文中，作者提出了Transformer-UNet，通过在原始图像中添加Transformer Block而不是在UNet中添加Feature map，并在CT-82数据集中测试本文的网络来进行胰腺分割...在实验中，形成了一个端到端的网络，并获得了比以往许多基于Unet的算法更好的分割结果。...Transformer在提取局部特征方面不如CNN高效，所以作者遵循UNet的设计在T-Unet中添加了一个附加的编码器。此编码器不直接与解码器连接。...CT82数据集被分离为60/22进行训练和测试。在模型中，最低分辨率为16×16，这也适用于Unet, Attention Unet和TransUnet。
在计算机视觉领域，有一个方向是语义分割，一般是针对图像进行像素级分类，具体而言，就是语义图像分割会将每个像素都标注上其对应的类别。...基于深度学习的语义分割方法介绍 用卷积神经网络分类（全卷积网络FCN），与普通CNN网络不通的是，FCN的分类层是卷积层，普通网络为全连接层。...方法介绍如下： 最近的语义分割架构一般都用卷积神经网络（CNN）为每个像素分配一个初始类别标签。...卷积层可以有效地捕捉图像中的局部特征，并以层级的方式将许多这样的模块嵌套在一起，这样 CNN 就可以试着提取更大的结构了。...SegNet网络结构 Unet及各种变体 Unet在生物医学图像处理中是非常著名的解决方案，它在全卷积层上构建模型，对其做了修改使得它能够在少量的训练图像数据上运行，得到了更加精确的分割。
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...介绍过低层的特征图有丰富的细节信息，而高层特征图则有更加抽象的语义信息。对于分类问题来说，只要高级语义信息足够强，模型就能表现得好。...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。...论文认为高级语义特征有助于分类识别，而低层语义特征有助于生成清晰，详细的边界。因此作者在Unet的基础上进行魔改，产生了今天要介绍的RefineNet。...它的主要贡献是： 提出一种多路径精细化的语义分割网络RefineNet。这个网络可以利用多个层次的特征，使得语义分割精度更高。
语义分割是遥感领域（RS）的一个重要任务。然而，传统的卷积神经网络（CNN）和基于Transformer的模型在捕捉长期依赖关系方面存在局限，且通常计算密集。...为应对这些挑战，本文提出了一种新的网络，称为堆叠池化Mamba（PPMamba），该网络集成了CNN和Mamba，用于RS语义分割任务。...近年来，深度学习在RS语义分割方面的性能得到了显著提高，这主要得益于其从RS图像中提取抽象和层次结构特征的能力。卷积神经网络（CNN）和 Transformer 是最常用的技术，在最佳深度学习模型中。...然而，这些方法通常难以捕捉空间信息，而且在处理高维复杂目标类别时表现不佳。...随着深度学习的出现，卷积神经网络（CNN）和 Transformer 基模型在遥感图像语义分割方面展现出巨大的潜力[29, 30, 31]。
而要解决分布在球面空间上的数据，需要特定的方法，比如球面卷积网络。本文手把手带你实践一个有趣的应用——全景图像语义分割，使用多种传统CNN方法和球面CNN方法进行对比。...MeshConv算子构建了一个Unet网络： 4....交叉验证有效利用了有限的数据，并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现，可以做为模型优化的指标使用。...测试 使用提供的测试脚本test.sh即可进行测试 # 基于UNet ./test.sh UNet # 基于FCN ./test.sh FCN8s # 基于ResNetDUCHDC ....全景图实例： 结果： 总结 本文介绍了docker作为环境构建的知识，介绍几种基于传统CNN方法和一种基于球面CNN的方法，并将上述方法在全景数据集上完成了分割任务。
来源：极市平台本文约3000字，建议阅读5分钟本文介绍了医学影像经典分割网络的对比。 介绍 语义分割是计算机视觉的一个问题，我们的任务是使用图像作为输入，为图像中的每个像素分配一个类。...在语义分割的情况下，我们不关心是否有同一个类的多个实例(对象)，我们只是用它们的类别来标记它们。...考虑图像分类的问题，我们试图建立一个图像的特征表示，这样不同的类在该特征空间可以被分开。我们可以(几乎)使用任何CNN，并将其作为一个编码器，从编码器中获取特征，并将其提供给我们的解码器。...左图显示了两种模型的预测差异 在某些个别情况下，Unet++实际上比Unet更糟糕。但总的来说似乎更好一些。一般来说，对于分割网络来说，这个数据集看起来是一个容易的任务。...然而，使用resnest200e编码器的Unet++仍然表现很好。 总结 这不是一个全面语义分割的指导，这更多的是一个想法，使用什么来获得一个坚实的基线。
1、MA-UNet网络优点 尽管卷积神经网络（CNN）促进了医学图像语义分割的发展，但是标准模型仍然存在一些不足。...首先，在跳过连接操作中来自编码器和解码器子网的特征映射在语义上存在较大差异;其次，无法有效地对远程特征相关性进行建模。第三，忽略了不同规模的全局上下文信息。...论文的主要贡献概括如下：1.为了提高医学图像分割的性能并降低网络结构的复杂性，本文提出了一种MA-UNet模型，用于医学图像的语义分割。...标签图像进行测试。...选择医学图像分割任务中的最佳模型进行比较，即注意力U-net，CE-Net，UNet ++，Unet和Channel-UNet。表1和表2示出了相应的结果，图4和图5示出了相应的分割示例。
作者分析了多模态特征在空间分布上的差异，并观察到相同网络在不同模态图像中达到深度语义空间的速率存在差异。...当网络深度超过22层时，提取的特征与周围特征有显著差异，在图1中表现为更深的颜色。相反，VI的特征提取网络从第12层开始显示出其独特性，并且后续特征之间的差异持续增加。...作者采用了主流的检测网络，YOLOv7（Redmon等，2016），来检测融合结果。在分割任务中，作者使用了MSRS提供的训练集和测试集来进行分割网络的训练和测试实验（王等，2017）。...如图6所示，检测器在使用MMA-UNet时获得了最高的准确度，这表明了所提出算法对下游任务的有益效果。 分割分析. 图7展示了不同方法生成的融合图像的语义分割结果。...此外，MMA-UNet在每个类别的分割准确性排名更高，表明在不同的场景中具有稳定的融合性能和丰富的语义信息生成。 表4：在M3FD数据集上，提出的方法和各种消融策略获得的客观度量平均值。
此前的基于神经网络的图像语义分割网络是利用以待分类像素点为中心的图像块来预测中心像素的标签，一般用CNN+FC的策略构建网络，显然这种方式无法利用图像的全局上下文信息，而且逐像素推理速度很低；而FCN网络舍弃全连接层...，2018年DeeplabV3+网络在VOC2012和Cityscapes数据集上的表现优异，达到SOTA水平。...在第2节中，我们总结一下，如何将这些方法及其变体应用于医学图像分割。 2. 网络结构创新在医学图像分割中的应用 这部分介绍一些网络结构创新在2D/3D医学图像分割中的应用研究成果。...2.2 编码-解码结构的分割方法 Drozdal提出了一种在将图像送入分割网络之前应用简单的CNN来对原始输入图像进行归一化的方法，提高了单子显微镜图像分割、肝脏CT、前列腺MRI的分割精度。...Zhou等人提出了一种对U-Net网络的跳跃连接重新布线的方法，并在胸部低剂量CT扫描中的结节分割，显微镜图像中的核分割，腹部CT扫描中的肝脏分割以及结肠镜检查视频中的息肉分割任务中测试了性能。
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