UNet++增强了各种尺寸对象的分割质量，这是对固定深度UNet的改进； Mask RCNN++（具有UNet++设计的Mask R-CNN）在执行实例分割任务方面优于原始Mask R-CNN； 剪枝过 …

原始UNet的参数量在28M左右(上采样带转置卷积的UNet参数量在31M左右)，而如果把channel数成倍缩小，模型可以更小。 缩小两倍后，UNet参数量在7.75M。 缩小四倍，可以把模型参数 …

UDTransNet：一个医学图像分割新框架，可以来解决 U-Net 中的三个语义差距，引入双注意力Transformer和解码器引导的重新校准注意力模块，以实现高性能的医学图像分割！

为了增强 UNet-based 模型上形状先验的可解释性，本文提出了一个形状先验模块 SPM ，可以明确地引入形状先验以促进不同数据集上的分割性能。 所提方法在 BraTS 2020、VerSe 2019 …

SDXL的UNet里面加了transformer层，在编码层和解码层之间加了transformer用来获得更好的全局信息交换和上下文理解。 至于一开始为什么会使用UNet，因为Noise本身其实是一个很特殊的 …

2018年7月5日 · 在实验部分，ege-unet 在两个公开皮肤病变分割数据集（isic2017和isic2018）上进行了验证，展现出了超过现有方法的表现。 在 ISIC2017 数据集上，相比于更大的模型，比 …

在Encoder部分中，UNet模型会逐步压缩图片的大小；在Decoder部分中，则会逐步还原图片的大小。 同时在Encoder和Deocder间，还会使用“ 残差连接 ”，确保Decoder部分在推理和还原图 …

unet图像分割效果不理想，有什么改进方法？ 我使用keras实现了人生第一个unet网络，我是将训练集的整张图片输入到模型中进行训练的，几乎没有经过任何处理，训练过程比较暴躁，最后 …

你只要记住两点： （1）分类就用ResNet、分割就用U-Net、检测就用YOLO； （2）其余的精力你全部投入到数据上面去，把数据清理好，想方法增加更多有用的数据，学习合理的运用多 …

所以unet提出用skip connection保留细节。但unet的缺陷是是底层特征都没做什么变换就直接融合了，网络会不会非线性不够学习能力不行？ 所以问题的基础目的是，如何增大特征提取感受 …