2024年6月19日 · CNN和U-Net分别是用于图像分类和生物医学图像分割的神经网络结构， 其中CNN专注于 全局图像特征的提取和分类 ，而U-Net则通过其编码器-解码器架构和跳跃连接实现 精确的像素级分类和分割。 卷积神经网络（CNN） 应用： CNN通常被大规模应用于图像分类任务，例如识别图片中的物体类别（如猫、狗、汽车等）。 输出： CNN的输出是整个图像的类标签，即整个图像被归类为一个特定的类别。 特点： 通过卷积层、池化层、全连接层等结 …

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，医学图像处理方向，U-Net可以说是一个更加炙手可热的网络，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“魔改”。 U-Net和FCN非常的相似，U-Net比FCN稍晚提出来，但都发表在2015年，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 …

2024年11月18日 · UNET是一种 卷积神经网络 （CNN）架构，最初被设计用于生物医学图像分割任务。 它采用了一种独特的“U”形结构，使得网络能够精确地定 位图 像中的目标对象，并对其进行分割。 UNET的工作原理基于编码器（下采样）和解码器（上采样）的结构。 编码器通过卷积层和池化层逐渐减小图像的尺寸，同时提取特征；解码器则通过转置卷积层（或上采样）逐步恢复图像尺寸，并合并来自编码器的特征，以生成最终的分割图像。 编码器：通过一系列卷积层和池 …

2023年1月12日 · U-net 是一种主要为图像分割任务开发的图像分割技术，在医学图像分割领域有很高的实用性。 为希望探索U-net的研究人员提供一个起点。 基于U-net的架构在医学图像分析中是有相当潜力和价值的。 自2017年依赖U-net论文的增长证明了其作为医学影像 深度学习 技术的地位。 预计U-net将是主要的前进道路之一。 忘了在哪听到的了， 医学图像分割 主要是解决位置和物体尺寸大小变化，扩展路径输出的图像有一定位置信息，加上收缩路径的输出对位置进行了 …

2024年10月16日 · U-Net 是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net 的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本，并通过独特的网络设计来提高分割精度。_unet源码

UNet网络结构，最主要的两个特点是：U型网络结构和 Skip Connection 跳层连接。 UNet是一个对称的网络结构，左侧为下采样，右侧为上采样。 按照功能可以将左侧的一系列下采样操作称为encoder，将右侧的一系列上采样操作称为decoder。

2025年2月11日 · HCMA-UNet: A Hybrid CNN-Mamba UNet with Inter-Slice Self-Attention for Efficient Breast Cancer Segmentation. 方法：论文提出HCMA-UNet，将CNN的局部特征提取能力与Mamba的长序列建模能力结合到UNet架构中，通过多视图间切片自注意力模块（MISM）实现高效3D特征提取，提升乳腺癌病灶分割性能。

In this paper, we propose a novel UNet 3+, which takes advantage of full-scale skip connections and deep supervisions. The full-scale skip connections incorporate low-level details with high-level semantics from feature maps in different scales; while the deep supervision learns hierarchical representations from the full-scale aggregated ...

UNet 修改扩展了FCN结构，主要思想是（对着结构图看）： 1.提高输出的分辨率：通过连续的层补充下采样层（contracting network），再用上采样取代池化层. 2.提高定位能力：将从下采样路径提取的高分辨率特征与上采样输出结合. 3.随后连续的卷积层可以在这些信息的基础上学习集成更精确的输出. 注意灰色箭头部分，还有白色块区域. 灰色箭头表示对当前特征进行中心裁剪后，拼接过去. 白色块表示将灰色箭头另一边的蓝色块进行裁剪后的特征. （结构中没采用BN层，因为发 …

2023年7月6日 · U-Net虽然同样使用了编码器-解码器的结构，但是与FCN不同的是， U-Net的网络结构为对称的“U”型。 具体来说，U-Net的下采样过程与FCN类似，特征图经过两次卷积操作以及一次池化操作，尺寸缩小为原来的一半，维度扩张为两倍。 但是U-Net的上采样过程与FCN不同，相比起FCN的直接从底层特征图进行32倍或16倍等的上采样， U-Net的上采样过程与下采样过程对称，特征图经过两次卷积以及一次转置卷积操作后，尺寸扩大到原来两倍，维度为原来一半。 …