网络于2015年5月提出,在后续 图像分割 领域广泛运用。. 论文题目: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. 论文链接:
基本信息全名:《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》 文章地址: http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdfGithub:
图像分割是一个重要的问题,每天都有一些新的研究论文发表。UNet在这类研究中做出了重大贡献。许多新架构的灵感都来自UNet 。在业界,这种体系结构有很多
周纵苇,发表论⽂时是⼀个在读⼆年级的博⼠,在亚利桑那州⽴⼤学念⽣物信息学。摘要:在本⽂中,我们提出了⼀种新的、更强⼤的医学图像分割体系结构UNet++。我们的架构本质上
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
之后连接DenseCRF模型,将目标图像中像素间的关系考虑在内,优化ResUNet模型的裂缝概率图,输出具有空间一致性的识别结果。最后将传统UNet模型、ResUNet模型和本
Unet论文: Unet源代码: 发表于:20