在AI绘画领域中，UNet是一种常见的神经网络架构，广泛用于图像相关的任务，尤其是在图像分割领域中表现突出。UNet最初是为了解决医学图像分割问题而设计的，但其应用已经扩展到了多种图像处理任务。
左侧可以理解为编码器，右侧可以理解为解码器。编码器又分为4个子模块，每个子模块包含2个卷积层和1个max pool下采样层，编码器同样分为4个子模块，每个子模块也是2个卷积层和1个上采样层。下采样的时候，分辨率减半，上采样的时候分辨率乘以2，但是这并不代表该网络输入和输出的分辨率是一样的，因为每次经过卷积层分辨率都在减少。另外，该网络还使用了跳层连接，处于同一水平上的模块连接在一起，类似RenNet的残差模块。从这点上看，它应该是比较适用于去噪去水印之类的任务的。
车道线检测是自动驾驶中最基本、最关键的安全任务之一，可以应用在 ADAS （高级驾驶员辅助系统）中，如车道保持功能，以及其他更高级别的自主任务（如与高清地图和轨迹规划的融合等）。给定在自动驾驶车辆上收集的 RGB 图像，车道线检测算法旨在图像上提供结构化线的集合。
今天将分享Unet的改进模型ANU-Net，改进模型来自2020年的论文《Attention-based nested U-Net to exploit fullresolution features for medical image segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
今天将分享Unet的改进模型SDU-Net，改进模型来自2020年的论文《UNet Using Stacked Dilated Convolutions for Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
医学图像分割在生物医学图像分析中占有重要地位，也引起了人们的广泛关注。良好的分割结果可以帮助医生进行判断，进一步改善患者体验。
Coarse-to-fine(CTF)策略已被广泛应用到图像去模糊领域，常规方法通常通过堆叠多尺度输入的子网络渐进提升提升输出图像的锐利度。比如DeepBlur、SRN所采用的处理策略。
什么是图像分割问题呢？简单的来讲就是给一张图像，检测是用框出框出物体，而图像分割分出一个物体的准确轮廓。也这样考虑，给出一张图像 Ｉ，这个问题就是求一个函数，从I映射到Mask。至于怎么求这个函数有多种方法。我们可以看到这个图，左边是给出图像，可以看到人和摩托车，右边是分割结果。
深度学习系列（四）分割网络模型（FCN、Unet、Unet++、SegNet、RefineNet)
这个AI试衣模型TryOnDiffusion，你只要给它一张自己的全身照，和服装模特的照片，就能知道自己穿上这件衣服之后是什么样子了。
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！想必大家都听说过——图像领域大火的深度生成模型Diffusion Model，为了让大家快速了解 Diffusion 原理，这篇文章我们通过图解的方式。希望对你有所帮助，让你在学习和应用AIGC技术的道路上更进一步！
今天将分享Unet的改进模型DC-UNet，改进模型来自2020年的论文《DC-UNet Rethinking the U-Net Architecture with Dual Channel Efficient CNN for Medical Images Segmentation》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。
作者：symon AIGC 热潮正猛烈地席卷开来，可以说 Stable Diffusion 开源发布把 AI 图像生成提高了全新高度，特别是 ControlNet 和 T2I-Adapter 控制模块的提出进一步提高生成可控性，也在逐渐改变一部分行业的生产模式。惊艳其出色表现，也不禁好奇其背后技术。本文整理了一些学习过程中记录的技术内容，主要包括 Stable Diffusion 技术运行机制，希望帮助大家知其所以然。 一 背景介绍 AI 绘画作为 AIGC（人工智能创作内容）的一个应用方向，它绝对是 20
Text-to-image（T2I）扩散模型在生成高清晰度图像方面显示出了卓越的能力，这一成就得益于其在大规模图像-文本对上的预训练。
今天将分享Unet的改进模型DoubleU-Net，改进模型来自2020年的论文《A Deep Convolutional Neural Network for Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
最近在考虑怎么去噪去水印的问题，这种任务跟我们之前介绍的，无论ResNet还是其变形都不同，之前介绍的都是一个特征提取网络（如ResNet等）+全连接层，输出的是概率，无论是图像分类，还是目标检测等，最后输出的都是分类的概率。但是如果我们考虑图像去水印去噪，它的逻辑应该是输入一个待清理的图像，输出的是一个去噪去水印之后的图像，也就是说需要做像素级别的预测（对于原图像的每个像素值，需要预测其目标值）。
在AI盛行的当下，文本生成领域由ChatGPT独领风骚，文生图领域的头部则要数Midjourney和Stable Diffusion了。本文的主旨是向大家介绍Stable Diffusion的原理，后续会推出几期Stable Diffusion相关的干货分享，敬请期待。
一个分割网络——Unet，Unet借鉴了FCN网络，其网络结构包括两个对称部分：前面一部分网络与普通卷积网络相同，使用了3x3的卷积和池化下采样，能够抓住图像中的上下文信息（也即像素间的关系）；后面部分网络则是与前面基本对称，使用的是3x3卷积和上采样，以达到输出图像分割的目的。此外，网络中还用到了特征融合，将前面部分下采样网络的特征与后面上采样部分的特征进行了融合以获得更准确的上下文信息，达到更好的分割效果。
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。
在图像分割任务特别是医学图像分割中，U-Net[1]无疑是最成功的方法之一，该方法在2015年MICCAI会议上提出，目前已达到四千多次引用。其采用的编码器（下采样）-解码器（上采样）结构和跳跃连接是一种非常经典的设计方法。目前已有许多新的卷积神经网络设计方式，但很多仍延续了U-Net的核心思想，加入了新的模块或者融入其他设计理念。本文对U-Net及其几种改进版做一个介绍。
上篇对FCN的论文解读提到，FCN的训练依赖大量数据，并且仍存在分割结果不精细的弱点。今天要说的Unet就是受到FCN启发针对医学图像做语义分割，且可以利用少量的数据学习到一个对边缘提取十分鲁棒的模型，在生物医学图像分割领域有很大作用。据我了解，Unet是现在很多公司的魔改对话，在移动/嵌入式端的，也已经有把Unet做到了实时的例子。
时间序列预测是许多领域中的关键任务，例如金融、天气预报和传感器数据分析等。然而，时间序列经常受到趋势、季节性或不规则波动等因素的影响，表现出非平稳性。这种非平稳性会阻碍特征在深层网络中的稳定传播，破坏特征分布，并使学习数据分布变化变得复杂。因此，许多现有模型难以捕捉底层模式，导致预测性能下降。
上一篇文章给大家分享了生成对抗网络来做超分辨成像，很多读者都说生成的图像效果非常逼真，深刻觉得GAN的强大。今天我将继续给大家分享如何在图像分割上应用生成对抗网络。
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。levi - unet[2]比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。
对两篇近期的使用注意力机制进行分割的文章进行了分析，并给出了简单的Pytorch实现。
在过去的几年中，卷积神经网络(CNN)在医学图像分析中取得了里程碑式的进展。尤其是，基于U形结构和skip-connections的深度神经网络已广泛应用于各种医学图像任务中。但是，尽管CNN取得了出色的性能，但是由于卷积操作的局限性，它无法很好地学习全局和远程语义信息交互。
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。
是图像编码器和文本编码器的组合，其训练过程可以简化为拍摄图像和文字说明，使用两个编码器对数据分别进行编码，然后使用余弦距离比较结果嵌入，刚开始训练时，即使文本描述与图像是相匹配的，它们之间的相似性肯定也是很低的。随着模型的不断更新，在后续阶段，编码器对图像和文本编码得到的嵌入会逐渐相似。通过在整个数据集中重复该过程，并使用大 batch size 的编码器，最终能够生成一个嵌入向量，其中狗的图像和句子「一条狗的图片」之间是相似的。就像在 word2vec 中一样，训练过程也需要包括不匹配的图片和说明的负样本，模型需要给它们分配较低的相似度分数。
在 2020 年末，一个名为扩散模型的鲜为人知的模型类别开始在机器学习领域引起轰动。研究人员找出了如何使用这些模型生成比以前技术产生的合成图像质量更高的图像。随后出现了一系列论文，提出了改进和修改，进一步提高了质量。到 2021 年底，出现了像 GLIDE 这样的模型，展示了在文本到图像任务上令人难以置信的结果，几个月后，这些模型已经进入了主流，如 DALL-E 2 和 Stable Diffusion 等工具，使任何人都可以通过输入所需看到的文本描述来生成图像。
好久没有阅读最新的分割模型文章了，今天将分享Unet的改进模型UNet+++，通过理解该模型思想，在VNet3D基础上做了同样的复现，但是有些细节稍稍不同。
今天将分享Unet的改进模型ACUNet，改进模型来自2020年的论文《ACU-NET:A 3D ATTENTION CONTEXT U-NET FOR MULTIPLE SCLEROSIS LESION SEGMENTATION》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。
虚拟试穿技术允许用户在线上购物时预览服装在自己身上的效果，从而提高购物体验并减少退货率。
近年来，快速发展的深度学习技术已经渗透进了各行各业，医疗方面也不例外。这篇文章我主要介绍如何使用深度学习计算机视觉方法对CT扫描中的肝脏和肝脏肿瘤进行分割。
比如说，在上图的左侧图像中，虽然人脑无法创建毫米级精确的3D模型，但人类的视觉系统可以结合少量图像的信息，在脑海中形成一个连贯的3D表现，包括老虎的复杂面部特征或形成玩具火车的积木的排列，即使是对于完全遮挡的部分也是如此。
一、 Pix2pix 论文：《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.07004 代码地址：https://github.com/phillipi/pix2pix.
机器之心报道 编辑：陈萍 字节跳动的这项研究，可以完美将混合音频分离成单个源任务。 音乐源分离 (MSS) 是将混合音频分离成单个源的任务，例如人声、鼓、伴奏等。MSS 是音乐信息检索 (MIR) 的重要内容，因为它可用于多个下游 MIR 任务，包括旋律提取、音高估计、音乐转录 、音乐混音等。MSS 也有可以直接应用的程序，例如卡拉 OK 和音乐混音。 基于深度神经网络的方法已成功应用于音乐源分离。这些方法通常用于学习从混合声谱（spectrogram）到一组源声谱的映射，所有声谱图都只有幅度。但是，这种方
一、医学影像分割有助于临床工作 图像分割在影像学诊断中大有用处。自动分割能帮助医生确认病变肿瘤的大小，定量评价治疗前后的效果。除此之外，脏器和病灶的识别和甄别也是一项影像科医生的日常工作。CT和磁共振的数据都是三维数据，这意味着对器官和病灶的分割就需要逐层进行。如果都是手工分割的话，会给医生带来繁重的工作量。实际上，已经有很多学者提出了许多医学影像的分割方法，但由于医学影像复杂，分割目标多变，仍有很多自动分割问题等待解决。 近年来深度学习在计算机视觉的各个细分邻域都取得了出色的成绩，那么，深度学习如何帮助医
Unet++ 论文地址 这里仅进行简要介绍，可供读者熟悉其结构与特点，若想更为深入的了解，可以阅读原论文和参考文献。 在计算机视觉领域，全卷积网络（FCN）是比较有名的图像分割网络，在医学图像处理方向，U-net更是一个炙手可热的网络，基本上所有的分割问题，我们都会拿U-Net先看一下基本的结果，然后进行修改。和FCN相比，U-Net的第一个特点是完全对称，也就是左边和右边是很类似的，而FCN的decoder相对简单，只用了一个deconvolution的操作，之后并没有跟上卷积结构。第二个区别就是skip connection，FCN用的是加操作（summation），U-Net用的是叠操作（concatenation）。它们的结构总最为经典的思路就是都使用了编码和解码（encoder-decoder）。
如果不了解语义分割原理以及开发环境的搭建，请看该系列教程的上一篇文章《Pytorch深度学习实战教程（一）：语义分割基础与环境搭建》。
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。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】小白都能看懂的Stable Diffusion原理！ 还记得火爆全网的图解Transformer吗？ 最近这位大佬博主Jay Alammar在博客上对大火的Stable Diffusion模型也撰写了一篇图解，让你从零开始彻底搞懂图像生成模型的原理，还配有超详细的视频讲解！ 文章链接：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/ 视频链接：https://www.youtube.
轮廓检测，对我这样的初学者而言，与语义分割类似。分割任务是什么我就不再赘述了，轮廓检测则是完成这样的一个任务：
今天将分享Unet的改进模型GER-UNet，改进模型来自2020年的论文《Beyond CNNs: Exploiting Further Inherent Symmetries in Medical Images for Segmentation》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。
3. FCN采取解决方法是将pool4、pool3、和特征map融合起来，由于pool3、pool4、特征map大小尺寸是不一样的，所以融合应该前上采样到同一尺寸。这里的融合是拼接在一起，不是对应元素相加。
注：这是一篇2019年7月发表在arXiv的论文【1】，如题目所言是对激光雷达传感器的仿真建模，以生成3D点云数据。
Imagen通过创新的设计，摈弃了需要预训练视觉-语言模型的繁琐步骤，直接采用了T5等大规模语言模型作为文本编码器,与扩散模型有机结合，完成了从文本到图像的直接关联映射。
DDAD 是 2024 年以前 MVTec AD 数据集上性能最好的异常检测模型，本文解读相关论文并对源码进行解读
经测试，使用SD-turbo模型在去噪步骤为1步的情况下，文本-图像每秒帧率可达106，图像-图像每秒帧率达到93。
你是否厌倦了最新的Transformer/MLP模型"不灵活性"和"高空间复杂度"？
《Deep Residual Learning for Image Recognition》https://arxiv.org/abs/1512.03385 在模型发展中，网络的深度逐渐变大，导致梯度消失问题，使得深层网络很难训练，梯度反向传播到前面的层，重复相乘可能使梯度无穷小，随着网络的层数更深，其性能趋于饱和，甚至开始迅速下降，下图所示，56层的性能比20层的性能差。
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