钢铁是现代工业最重要的建筑材料之一，不仅在民用领域，在军事领域也是重要的制造材料。钢铁企业对生产的钢铁进行缺陷检查，是保证钢铁产品质量的重要环节。借助卷积神经网络算法和U-Net结构，可以准确地检测出钢铁平面的焊接故障，还能评估它的严重程度。本文即介绍了这一检测方法，并给出了3个样本结果。
焊接缺陷可以定义为焊接零件中出现的焊接表面不规则、不连续、缺陷或不一致。焊接接头的缺陷可能导致零件和组件的报废、昂贵的维修费用、工作条件下的性能显著降低，以及在极端情况下，还会导致财产和生命损失的灾难性故障。
今天将分享Unet的改进模型Inter-UNet&TW-Inter-UNet，改进模型来自2020年的论文《Efficient Medical Image Segmentation withIntermediate Supervision MechanismEfficient Medical Image Segmentation withIntermediate Supervision Mechanism》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
摘要： 本文探讨的是开发一个能够对心脏磁共振成像（MRI）数据集图像中的右心室自动分割的系统。到目前为止，这主要是通过经典的图像处理方法来处理的。而现代深度学习技术有可能提供更可靠、更自动化的解决方案
通过自动化细胞核检测，有利于检测细胞对各种治疗方法的反应，了解潜在生物学过程。队伍需要分析数据观察模式，抽象出问题并通过建立计算机模型识别各种条件下的一系列细胞核。
焊接缺陷是指焊接零件表面出现不规则、不连续的现象。焊接接头的缺陷可能会导致组件报废、维修成本高昂，在工作条件下的组件的性能显着下降，在极端情况下还会导致灾难性故障，并造成财产和生命损失。此外，由于焊接技术固有的弱点和金属特性，在焊接中总是存在某些缺陷。不可能获得完美的焊接，因此评估焊接质量非常重要。
图像分割是根据图像内容对指定区域进行标记的计算机视觉任务。本文聚焦于语义分割任务，即在分割图中将同一类别的不同实例视为同一对象。作者将沿着该领域的研究脉络，说明如何用卷积神经网络处理语义图像分割的任务。
近年高速发展的人工智能技术应用到了各个垂直领域，比如把深度学习应用于各种医学诊断，效果显著甚至在某些方面甚至超过了人类专家。典型的 CV 最新技术已经应用于阿尔茨海默病的分类、肺癌检测、视网膜疾病检测等医学成像任务中。
更具体地讲，语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素，并将每一个像素与其表示的类别对应起来。因为会预测图像中的每一个像素，所以一般将这样的任务称为密集预测。
顾名思义，这是将图像分割为多个部分的过程。在这个过程中，图像中的每个像素都与一个对象类型相关联。图像分割主要有两种类型：语义分割和实例分割。
件GAN (cGAN) + Atrous卷积(AC) +带权重块的通道注意力(CAW)
U-Net是Kaggle比赛非常青睐的模型，简单、高效、易懂，容易定制，可以从相对较小的训练集中学习。来看几个变形：
url : https://towardsdatascience.com/image-segmentation-in-2020-756b77fa88fc
本文总结了2020图像分割的相关内容，包括架构，损失函数，数据集，框架的整理，内容非常详细完整，适合入门者阅读上手。
本文作者是气科院2020届硕士生方祖亮同学，这篇文章是他参加Deecamp夏令营的一个总结。方祖亮同学本科毕业于兰州大学，目前在气科院读研三，师从俞小鼎和王秀明老师，研究方向为中小尺度气象。他热衷关注机器学习和深度学习方面的内容，探索AI在气象领域应用，也有着较为丰富的算法实习经历，关键长得还帅气！各位HR小姐姐们赶紧聊一波了~ 还不赶紧私信我们要联系方式！
今天来简单归纳一下，医学图像分割的内容，还有很多代表性的工作在之后的文章中不断更新，由于同一个网络结构可能在不同的数据集上表现出不一样的性能，在具体的任务场景中还是要结合数据集来选择合适的网络。
本文翻译自An overview of semantic image segmentation，原作者保留版权。
本文将详细介绍如何将红酒瓶上的曲面标签展平并做文字识别。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Chen_Deep_Photo_Enhancer_CVPR_2018_paper.pdf 实验demo: http://www.cmlab.csie.ntu.edu.tw/project/Deep-Photo-Enhancer/
图 1：MoFusion 可根据文本或音频输入合成 3D 人体动作长序列。我们的模型大大提高了通用性和真实性，并能以文本和音频等模态为条件。即使音乐不在训练数据分布之中，生成的舞蹈动作仍与条件音乐节奏相匹配。
今日研究为继续上次论文中的一个内容：U-Net网络，于是找了一篇经典论文，并学习论文及代码解读。在学习U-Net网络后，使用U-Net神经网络提取视网膜纹理血管。
近年来，AI生成艺术领域取得了长足的进步，其中Diffusion Model的兴起可以说是一个重要的里程碑。Diffusion Model是一种生成模型，它使用了一个深度神经网络来建模图像的像素级别分布。相较于传统的生成模型，Diffusion Model不需要计算任何显式的概率分布，而是采用一个简单的随机游走过程来生成图像。这种方法能够处理高维度、复杂的数据，并且可以产生高质量的图像。因此，Diffusion Model已经成为生成艺术领域最受欢迎的技术之一。通过使用Diffusion Model，人们能够生成逼真的图像、视频、音频等内容，进一步推动了AI在艺术创作中的应用。在本文中，我将解释它如何使用说明。
使用深度学习架构会更好的解决这个问题。目前看深度学习远远超过了传统的去噪滤波器。在这篇文章中，我将使用一个案例来逐步解释几种方法，从问题的形成到实现最先进的深度学习模型，然后最终看到结果。
本文介绍了一种从稀疏标注的体积图像中学习的体积分割网络。抽象。本文介绍了一种从稀疏标注的体积图像中学习的体积分割网络。
3D 计算机视觉是一个非常重要的研究课题，选择合适的计算框架对处理效果将会产生很大的影响。此前，机器之心曾介绍过 Facebook 开源的基于 PyTorch 框架的 3D 计算机视觉处理库 PyTorch3D，该库在 3D 建模、渲染等多方面处理操作上表现出了更好的效果。
计算机视觉是人工智能的一个领域，训练计算机解释和理解视觉世界。利用来自相机、视频和深度学习模型的数字图像，机器可以准确地识别和分类物体，然后对它们看到的东西做出反应。
CT技术伴随着一定剂量的辐射，会对患者的身体健康造成影响，而且 高剂量的辐射会损害人体的遗传物质，甚至造成不可逆的损伤，进而诱发癌症。 因此，如何在保证成像质量的前提下尽可能地降低 CT 辐射剂量一直是科学家们 研究的热点目标之一。此外，传统的CT扫描技术只能显示患者体内病灶的形态， 无法显示目标结构的化学成分信息。由于不同化学组分的生物组织经过 X 射线扫描后可能会具有相近甚至相同的衰减系数，从而导致成像不准确进而造成误诊。
今天将分享Unet的改进模型SAU-Net，改进模型来自2020年的论文《SAU-Net Effient 3D Spine MRI Segmentation Using Inter-Slice Attention》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
这次，我们来聊一聊用于生物医学图像分割的的一种全卷积神经网络，这个网络带有长短跳跃连接。
顾名思义，图像分割就是指将图像分割成多个部分。在这个过程中，图像的每个像素点都和目标的种类相关联。图像分割方法主要可分为两种类型：语义分割和实例分割。语义分割会使用相同的类标签标注同一类目标（下图左），而在实例分割中，相似的目标也会使用不同标签进行标注（下图右）。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】给一个文本提示就能生成3D模型！ 自从文本引导的图像生成模型火了以后，画家群体迅速扩张，不会用画笔的人也能发挥想象力进行艺术创作。 但目前的模型，如DALL-E 2, Imagen等仍然停留在二维创作（即图片），无法生成360度无死角的3D模型。 想要直接训练一个text-to-3D的模型非常困难，因为DALL-E 2等模型的训练需要吞噬数十亿个图像-文本对，但三维合成并不存在如此大规模的标注数据，也没有一个高效的模型
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】给一个文本提示就能生成3D模型！ 自从文本引导的图像生成模型火了以后，画家群体迅速扩张，不会用画笔的人也能发挥想象力进行艺术创作。 但目前的模型，如DALL-E 2, Imagen等仍然停留在二维创作（即图片），无法生成360度无死角的3D模型。 想要直接训练一个text-to-3D的模型非常困难，因为DALL-E 2等模型的训练需要吞噬数十亿个图像-文本对，但三维合成并不存在如此大规模的标注数据，也没有一个高效的模型架构对3D数据进行降噪。
扩散模型的兴起可以被视为人工智能生成艺术领域最近取得突破的主要因素。而稳定扩散模型的发展使得我们可以通过一个文本提示轻松地创建美妙的艺术插图。所以在本文中，我将解释它们是如何工作的。
本次任务覆盖广东省部分地区数百平方公里的土地，其数据共3个大文件，存储在OSS上，供所有参赛选手下载挖掘。
Yuya Yamamoto, Juhan Nam, Hiroko Terasawa
王小新 编译自 TowardsDataScience 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 以前，从照片里抠出人像去掉背景，是要到处求PS大神帮忙的。大神时间有限，抠图这种消耗大量时间又不炫技的事，
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读9分钟本文为你带来CNN相关的新论文。 1. Deformable CNN and Imbalance-Aware Feature Learning for Singing Technique Classification Yuya Yamamoto, Juhan Nam, Hiroko Terasawa https://arxiv.org/pdf/2206.12230 歌唱技术是利用音色、音高和声音的其他成分的时间波动来进行富有表现力的声乐表演。它们
T-Unet采用Barlow twin方法对U-Net模型的编码器进行无监督的预训练减少冗余信息，以学习数据表示。之后，对完整网络进行微调以执行实际的分割。
近期Ryan Lagerquist等发表在《Monthly Weather Review》上的一篇文章，主要是基于Himawari-8卫星多个红外通道亮温观测以及雷达观测数据利用U-net及其变体模型（U-net++，Temporal U-net）并结合FSS评分指标作为损失函数进行对流覆盖区域的临近预报，并分析了卫星红外通道亮温观测的重要性。
今天给大家介绍的是日本名城大学Kazuhiro Hotta课题组在CVPR Workshop上发表了一篇名为“Feedback U-net for Cell Image Segmentation”的文章。受人脑神经元反馈的启发，文章中提出了用于细胞图像分割的一种新方法反馈U-net，由于其使用了LSTM卷积，提取的特征是基于保持特征的提取使得特征表示优于标准卷积并得到更多有用的特征，并且在U-Net第一轮的分割结果应用于第二轮，就可以对两轮的损失构建总损失函数来训练模型。将反馈U-net应用于果蝇和小鼠细胞，展示了其分割细胞图像的能力。文章用消融实验说明了反馈U-net中应用卷积LSTM保持的局部特征优于全局特征。此外，文章指出更好的卷积LSTM布局模式可能取得更好的结构。
作者：李慕清 https://zhuanlan.zhihu.com/p/106005484 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载
来源：极市平台本文共5400字，建议阅读15分钟在利用CNNs进行图像语义分割时，有一些针对网络结构的创新点，主要包括了新神经架构和新组件或层的设计。文章的后半部分则对医学图像分割领域中网络结构设计的应用进行了梳理。 本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割
今天将分享Unet的改进模型SAUNet，改进模型来自2020年的论文《Shape Attentive U-Net for Interpretable Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
基于深度学习算法，来自麻省总医院等机构的研究者可以全自动地从MRI图像中分割脑胶质瘤，其效果与专家手工分割不相上下。该研究发表在最近的Neuro-Oncology期刊上。
来源：知乎、极市平台、深度学习爱好者作者丨李慕清@知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/104854615本文约5100字，建议阅读10分钟本文首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割领域内的一些应用。 本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割
研究背景：虽然盲超分辨率技术已经在恢复具有未知和复杂退化的低分辨率图像方面进行了许多尝试，但它们仍然远远不能解决一般真实世界的退化图像。
在前面的一篇文章ICLR 2023：基于 diffusion adversarial representation learning 的血管分割中，我们已经介绍过了 diffusion model 在医学图像分割上的一个应用，推荐对 diffusion model 不了解的同学优先阅读，其中讲了一些基本概念。上一篇文章是将 diffusion 应用到自监督学习中，而 MedSegDiff 是一个有监督的框架，现在已更新到 V2 版本， V2 版本区别于 V1 使用了 Transformer，且适用于多分类。MedSegDiff-V1 已被接收在 MIDL 2023。
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