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论文借鉴了DenseNet-161的网络（然后顺便夸了一下它），但由于DenseNet是用来做分类的，要做分隔就要上采样，而直接上采样嘛会损失细节信息，所以考虑到了Unet，可以将DenseNet各级的特征也密集连接到Unet做decode，实现2D分割。
论文中提出的unet模型在只需很少训练数据的情况下，也可以得到很精确的分割结果。主要是将之前的poolinglayers替换成unsamplingoperators，将之前高分辨率的浅层网络输出与unsampleedoutput进行concat，从而实现pixel级别的localization。
题主所提问的”医学图像分割“其实是一个很宽泛的概念，不可否认的是，Unet对于促进医学图像分割领域的发展起着至关重要的作用。.直至今天，许多公开发表的文献仍然会以Unet作为基础网络。.下面将由CVHub团队为大家重点梳理下医学图像分割的趋势是什么...
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。
1.按论文章节回顾具体内容1.Abstract在本文中我们提出了一种网络结构和训练策略，它依赖于充分利用数据增强技术来更高效地使用带有标签的数据。在U-net的结构中，包括捕获一个上下文信息的收缩路径和一个允许精确定位的对称拓展路径。
Unet可以说是最常用、最简单的一种分割模型了，它简单、高效、易懂、容易构建、可以从小数据集中训练。Unet已经是非常老的分割模型了，是2015年《U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation》提出的模型论文连接：https://arxiv
基于Unet网络的肺部分割.【摘要】：肺部CT(ComputedTomography)图像分割是计算机辅助肺部诊断系统的首要步骤,分割精度影响肺部诊断结果。.本文提出了一种基于Unet神经网络的全自动肺部分割方法。.该方法在由230幅不连续、形态不同的肺部CT图像上通过平移...
论文借鉴了DenseNet-161的网络（然后顺便夸了一下它），但由于DenseNet是用来做分类的，要做分隔就要上采样，而直接上采样嘛会损失细节信息，所以考虑到了Unet，可以将DenseNet各级的特征也密集连接到Unet做decode，实现2D分割。
论文中提出的unet模型在只需很少训练数据的情况下，也可以得到很精确的分割结果。主要是将之前的poolinglayers替换成unsamplingoperators，将之前高分辨率的浅层网络输出与unsampleedoutput进行concat，从而实现pixel级别的localization。
题主所提问的”医学图像分割“其实是一个很宽泛的概念，不可否认的是，Unet对于促进医学图像分割领域的发展起着至关重要的作用。.直至今天，许多公开发表的文献仍然会以Unet作为基础网络。.下面将由CVHub团队为大家重点梳理下医学图像分割的趋势是什么...
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。
1.按论文章节回顾具体内容1.Abstract在本文中我们提出了一种网络结构和训练策略，它依赖于充分利用数据增强技术来更高效地使用带有标签的数据。在U-net的结构中，包括捕获一个上下文信息的收缩路径和一个允许精确定位的对称拓展路径。
Unet可以说是最常用、最简单的一种分割模型了，它简单、高效、易懂、容易构建、可以从小数据集中训练。Unet已经是非常老的分割模型了，是2015年《U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation》提出的模型论文连接：https://arxiv
基于Unet网络的肺部分割.【摘要】：肺部CT(ComputedTomography)图像分割是计算机辅助肺部诊断系统的首要步骤,分割精度影响肺部诊断结果。.本文提出了一种基于Unet神经网络的全自动肺部分割方法。.该方法在由230幅不连续、形态不同的肺部CT图像上通过平移...
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