├── src: 搭建U-Net模型代码 ├── train_utils: 训练、验证以及多GPU训练相关模块 ├── my_dataset.py: 自定义dataset用于读取DRIVE数据集(视网膜血管分割) ├── train.py: 以单GPU为例进行训练 ├── train_multi_GPU.py: 针对使用多GPU的 ...

The experimental results showed that the ASPP-UNet model could segment thyroid nodules more precision, and the fraction of F1 score was increased from 81.7% of the original U-Net model to 90.2%. The precision was improved to 87.9%.

2025年3月3日 · ASPP （Atrous Spatial Pyramid Pooling，空洞 空间金字塔池化）是语义分割模型（如DeepLab系列）中的核心模块，旨在 捕捉多尺度上下文信息，提升模型对不同尺寸物体的分割效果。 1. 背景与动机. 问题：图像中的物体尺寸差异大（如汽车 vs. 行人），传统卷积层难以同时捕捉多尺度特征。 文章浏览阅读337次。 （，空洞空间金字塔池化）是语义分割模型（如DeepLab系列）中的核心模块，旨在，提升模型对不同尺寸物体的分割效果。 ：图像中的物 …

提出引入注意力机制和ASPP 模型的 AS-Unet 网络架构，应用于遥感影像道路目标分割。 第一，在编码器即特征提取网络中加入通道注意力机制对特征信息进行选择。

2024年9月13日 · In this paper, we propose an improved Unet model for brain tumor image segmentation, which combines coordinate attention mechanism and ASPP module to improve the segmentation effect. After the data set is divided, we do the necessary preprocessing to the image and use the improved model to experiment.

The model integrates ResNet50 as the encoding layer of Unet for robust feature extraction, adds the SimAM attention mechanism to selectively enhance relevant details, and incorporates the ASPP module in the decoding layer to capture multi-scale contextual information.

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2021年12月15日 · In this paper, we propose a novel U-Net model based on atrous spatial pyramid pooling for medical image segmentation. In the encoder, a pre-trained ImageNet Efficientnet-B0 network is used to extract features for effective information.

2023年9月15日 · The 3D SA-UNet introduces a 3D Spatial Attention Module that highlights important lesion features, such as WMH, while suppressing unimportant regions. Additionally, to capture features at different scales, we extend the Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) module to a 3D version, enhancing the segmentation performance of the network.

ASPP （Atrous Spatial Pyramid Pooling，空洞空间金字塔池化）是语义分割模型（如DeepLab系列）中的核心模块，旨在捕捉多尺度上下文信息，提升模型对不同尺寸物体的分割效果。