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UNet家族最强系列 | UNet、UNet++、TransUNet与SWin-UNet究竟哪个更强！！！
在医学图像分割中，已经使用了几种深度学习模型并取得了优异的结果，例如U-Net，UNet++，3D U-Net，V-Net，Attention-UNet，TransUNet和Swin-Unet。 自U-Net模型引入以来，基于UNet的几个改进版本已经出现，包括UNet++、Attention-UNet、TransUNet和Swin-Unet等。 2.4、Swin-Unet Swin-Unet网络架构是由曹等人于2023年提出的。模型结构如图4所示。 TransUNet模型表现最佳，其次是Swin-Unet、UNet++和U-Net。 在平均准确率方面，TransUNet模型表现最佳，其次是Swin-Unet、U-Net和UNet++。
32K22编辑于 2023-09-04 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
UNet 和 UNet++：医学影像经典分割网络对比
有很多架构可以解决这个问题，但在这里我想谈谈两个特定的架构，Unet和Unet++。 有许多关于Unet的评论，它如何永远地改变了这个领域。 TernausNet (VGG11 Unet) Unet++是最近对Unet体系结构的改进，它有多个跳跃连接。 根据论文， Unet++的表现似乎优于原来的Unet。 就像在Unet中一样，这里可以使用多个编码器(骨干)来为输入图像生成强特征。 我应该使用哪个编码器？ 这里我想重点介绍Unet和Unet++，并比较它们使用不同的预训练编码器的性能。 和Unet++进行验证，我们可以看到每个训练模型的验证质量，并总结如下： Unet和Unet++验证集分数 我们注意到的第一件事是，在所有编码器中，Unet++的性能似乎都比Unet好。 好的，但是让我们用Unet++和Unet使用resnest200e编码器来比较不同的预测。 Unet和Unet++使用resnest200e编码器的预测。
2.2K20编辑于 2022-04-25 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【魔改UNet系列】Mamba-UNet: 医学图像分割的UNet类纯视觉Mamba
论文信息 Mamba-UNet: UNet-Like Pure Visual Mamba for Medical Image Segmentation Mamba-UNet: 医学图像分割的UNet类纯视觉 结合了UNet的对称编码器-解码器风格架构和Mamba架构的能力，特别擅长处理长序列和全局上下文信息。 受Mamba架构的启发，该架构以其在处理长序列和全局上下文信息方面的专业性而闻名，并且作为状态空间模型（SSM），我们提出了Mamba-UNet，这是一种新颖的架构，它将UNet在医学图像分割中的能力与 结果表明，在相同的超参数设置下，Mamba-UNet在医学图像分割方面优于几种类型的UNet。 关键字 医学图像分割 · 卷积 · 变换器 · Mamba · 状态空间模型 2 方法 2.1 架构概述 所提出的Mamba-UNet的架构在图2中进行了概述，其灵感来自UNet和Swin-UNet。
2.6K10编辑于 2024-10-29 - 来自专栏Python编程和深度学习
深度学习系列（四）分割网络模型（FCN、Unet、Unet++、SegNet、RefineNet)
深度学习系列（四）分割网络模型（FCN、Unet、Unet++、SegNet、RefineNet) 内容目录 1、FCN2、Unet3、Unet++4、SegNet5、RefineNet 1、FCN 《 .pdf Unet的结构是先编码（下采用）再解码（上采样）的U形结构，保持输入和输出大小一样。 3、Unet++ UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation https://arxiv.org/pdf/1807.10165 .pdf Unet++借鉴了DenceNet的密集连接，对Unet改进的点主要是skip connection，下图所示，其中黑色部分代表的就是原始Unet结构,绿色代表添加的卷积层，蓝色代表改进的skip 给大家一个多个分割网络的pytorch实现，如：Deeplabv3, Deeplabv3_plus, PSPNet, UNet, UNet_AutoEncoder, UNet_nested, R2AttUNet
11K30发布于 2020-05-25 - 来自专栏JNing的专栏
论文阅读: 1505.UNet
1505.04597：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
37810编辑于 2021-12-06 - 来自专栏数据派THU
UNet 和 UNet++：医学影像经典分割网络对比
有很多架构可以解决这个问题，但在这里我想谈谈两个特定的架构，Unet和Unet++。 有许多关于Unet的评论，它如何永远地改变了这个领域。 TernausNet (VGG11 Unet) Unet++是最近对Unet体系结构的改进，它有多个跳跃连接。 根据论文， Unet++的表现似乎优于原来的Unet。 就像在Unet中一样，这里可以使用多个编码器(骨干)来为输入图像生成强特征。 我应该使用哪个编码器？ 这里我想重点介绍Unet和Unet++，并比较它们使用不同的预训练编码器的性能。 和Unet++进行验证，我们可以看到每个训练模型的验证质量，并总结如下： Unet和Unet++验证集分数 我们注意到的第一件事是，在所有编码器中，Unet++的性能似乎都比Unet好。 好的，但是让我们用Unet++和Unet使用resnest200e编码器来比较不同的预测。 Unet和Unet++使用resnest200e编码器的预测。
1.5K40编辑于 2022-05-23 - 来自专栏AI算法与图像处理
医学图像分割：UNet++
UNet++里有什么新东西？ 下面是UNet++和U-Net架构的示意图。 ? 在使用UNet++时，我们可以调整用例的层数。 在UNet++上的实验 我使用Drishti-GS数据集，这与Ronneberger等人在他们的论文中使用的不同。 这里是UNet++和U-Net的测试结果对比。 ! [](Biomedical Image Segmentation UNet++.assets/1_jhyAYAhCHizWt2qkGJmkEg.jpeg) 从指标表来看，UNet++在IoU上超越U-Net 从定性测试的结果来看，UNet++成功地对第一张图像进行了正确的分割，而U-Net做得并不好。也由于UNet++的复杂性，训练时间是U-Net的两倍。必须根据它们的数据集评估每种方法。
1.7K21发布于 2020-11-23 - 来自专栏GiantPandaCV
《Unet》论文阅读与
今天要说的Unet就是受到FCN启发针对医学图像做语义分割，且可以利用少量的数据学习到一个对边缘提取十分鲁棒的模型，在生物医学图像分割领域有很大作用。 据我了解，Unet是现在很多公司的魔改对话，在移动/嵌入式端的，也已经有把Unet做到了实时的例子。 网络架构 ? 这就是整个网络的结构，大体分为收缩和扩张路径来组成。 因为形似一个字母U，得名Unet。收缩路径仍然是利用传统卷积神经网络的卷积池化组件，其中经过一次下采样之后，channels变为原来的2倍。 在Unet中一共有23个卷积层。但是这个网络需要谨慎的选择输入图片的尺寸，以保证所有的Max Pooling操作作用于长宽为偶数的feature map。 代码实现 caffe版本Unet: https://github.com/warden3344/unet keras版本Unet: https://github.com/zhixuhao/unet 我的实现
1.4K10发布于 2019-12-04 - 来自专栏CV学习史
论文研读Unet++
Unet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation Unet++ 论文地址 这里仅进行简要介绍，可供读者熟悉其结构与特点 而Unet++在原生的Unet基础上进行一些改进，主要针对了原结构中的skip connection部分。先放一张Unet++的结构图 ? 相对于原来的Unet网络，Unet++把1～4层的U-Net全给连一起了。这个结构的好处就是我不管你哪个深度的特征有效，我干脆都给你用上，让网络自己去学习不同深度的特征的重要性。 Unet++主要改进就是将原来空心的U-Net填满了，优势是可以抓取不同层次的特征，将它们通过特征叠加的方式整合，不同层次的特征，或者说不同大小的感受野，对于大小不一的目标对象的敏感度是不同的，比如，感受野大的特征 除了skip connection做出的改变之外，为了能够让中间部分收到传递过来的梯度，Unet++使用了深监督(deep supervision)的方案。
1.2K10发布于 2019-09-05 - 来自专栏集智书童
改进UNet | 透过UCTransNet分析ResNet+UNet是不是真的有效？
整体性能优于Swin-UNet、TransUNet等网络。 作者单位：东北大学、阿尔伯塔大学 1简介 最近的很多医疗语义分割方法都采用了带有编解码器结构的U-Net框架。 发现 2 尽管UNet-all比UNet-none性能更好，但并不是所有简单复制的Skip connection都对语义分割有用。每个Skip connection的贡献是不同的。 例如，L1在Glas数据集上的Dice和IOU方面的表现比UNet-none差。这个结果并不能证明来自编码器阶段的许多特性是不能提供信息的。其背后的原因可能是简单的复制不适合特征融合。
3.5K20发布于 2021-10-12 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【魔改UNet系列】ID-UNet: 一种用于红外小目标分割的密集连接UNet架构
论文信息 题目：ID-UNet: A densely connected UNet architecture for infrared small target segmentation ID-UNet 此外，UNet结构参数被压缩，与传统UNet配置相比，参数减少了81%。 因此，本研究提出了一种从信息流的角度增强UNet网络的新结构，名为ID-UNet。ID-UNet模型的总体架构如图1所示。 与UNet++的比较分析 在分割领域，同时准确划分各种大小的物体是一个相当大的挑战。UNet++模型表明，较浅的UNet架构擅长分割较小的物体，而较深的UNet配置更适合较大的物体。 为了应对这一挑战，UNet++在不同深度的UNet架构之间实现了编码器共享，使模型能够有效处理不同大小的物体。此外，它还采用了深度监督来指导不同深度的UNet架构的训练。
78510编辑于 2024-10-31 - 来自专栏机器学习AI算法工程
Unet车牌分割，矫正
标注好的u-net训练图片就准备好了，分别在train_image和train_label文件夹中，一并放在unet_datasets文件夹内，如下图所示： ? 代码 ,模型 获取方式 关注微信公众号 datayx 然后回复 unet 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 2.车牌矫正 训练u-net得到unet.h5 u-net分割和cv2矫正的代码 ? ? ? ? ?
1.6K30发布于 2021-01-27 - 来自专栏最新医学影像技术
Tensorflow入门教程（五十二）——Inter-UNet&TW-Inter-UNet
今天将分享Unet的改进模型Inter-UNet&TW-Inter-UNet，改进模型来自2020年的论文《Efficient Medical Image Segmentation withIntermediate 例如，UNet提取收缩路径中的横向特征，而AE提取纵向特征，这可能导致扩展路径的输出与标签不一致。因此，提出了一种具有共享权重解码器（SAE-U-Net）的中间监督机制。结构如图3所示。 为减少模型的冗余，将SAE-UNet与约束权重解码器（TWAE-U-Net）结合在一起。结构如图5所示。 在形式上，编码器中的层定义与Inter-U-Net中的层定义相同。
59310编辑于 2022-08-20 - 来自专栏机器学习AI算法工程
UNet实现文档印章消除
一个分割网络——Unet，Unet借鉴了FCN网络，其网络结构包括两个对称部分：前面一部分网络与普通卷积网络相同，使用了3x3的卷积和池化下采样，能够抓住图像中的上下文信息（也即像素间的关系）；后面部分网络则是与前面基本对称 Unet使用一种称为overlap-tile的的策略，使得任意大小输入的图片都可以获得一个无缝分割。over-tile策略如下图所示： ? 即便如此，相较之前的滑窗输入，Unet已经快乐非常多了，其一是因为不用取那么多块，其二是因为取块时候没有那么大的重叠。 UNet 实现文档印章消除 Requirement pytorch==1.5 opencv-python 4.2 numpy 代码及运行教程 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 印章 如果图片的分辨率适中或者显存足够大，可以跳过此步骤，无需进行印章标注，直接使用原图进行UNet训练。 从原图中扣出印章区域也可以使用yolo代替。
2.5K20发布于 2020-11-10 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
医学图像分割：UNet++
UNet++里有什么新东西？ 下面是UNet++和U-Net架构的示意图。 UNet++ 在原始的U-Net上加了3个东西： 重新设计的跳跃路径（显示为绿色） 密集跳跃连接（显示为蓝色） 深度监督（显示为红色） 重新设计的跳跃路径 在UNet++中，增加了重新设计的跳跃路径 在使用UNet++时，我们可以调整用例的层数。 在UNet++上的实验 我使用Drishti-GS数据集，这与Ronneberger等人在他们的论文中使用的不同。 这里是UNet++和U-Net的测试结果对比。 ! 从定性测试的结果来看，UNet++成功地对第一张图像进行了正确的分割，而U-Net做得并不好。也由于UNet++的复杂性，训练时间是U-Net的两倍。必须根据它们的数据集评估每种方法。
1.7K30编辑于 2022-04-06 - 来自专栏全栈程序员必看
ResNet34+Unet(可以直接用)
四次Skipconnect分别在：Maxpool前；另外三次在通道数变化前。 上采样combine时采用的是插值（nn.functionnal.interpolate）。
82020编辑于 2022-11-10 - 来自专栏未来先知
超越UNet：TP-UNet引入时间Prompt实现高级医学图像分割 ！
医学图像分割技术的进步推动了深度学习技术的应用，尤其是基于UNet的方法，这些方法利用语义信息来提高分割的准确性。 然而，当前基于UNet的医学图像分割方法忽略了扫描图像中器官的顺序。 此外，UNet的固有网络结构并没有直接提供集成时间信息的能力。 为了有效地集成时间信息，作者提出了TP-UNet，该方法利用时间 Prompt ，包括器官构建关系，来指导分割UNet模型。 为了利用医学影像中固有的时间信息，作者提出了一种名为TP-UNet的框架，该框架利用时间 Prompt 来指导UNet模型的学习过程。 在医学图像模式下，作者使用传统的UNet方法进行分割。作者将UNet提取的低级语义与时间 Prompt 相结合，以引导模型在时间信息的基础上进行更有效的分割。 TP-UNet: Temporal Prompt Guided UNet for Medical Image Segmentation.
74210编辑于 2024-12-19 - 来自专栏集智书童
Transformer-Unet | 如何用Transformer一步一步改进 Unet？
因此，在实验中处理CT切片，并将TUnet与现有模型Unet、Attention Unet和TransUnet进行比较。 在模型中，最低分辨率为16×16，这也适用于Unet, Attention Unet和TransUnet。 表1显示了Unet的性能和它的方差，包括TUNet。以深层Unet模型为Backbone，本文的模型能够超越UNet及其相关网络，包括目前流行的Attention Unet。 TUnet的另一个重要特征是deep and large Unet backbone。然而，Unet和Attention Unet在浅层模型中仍然有用。 7参考 [1].Transformer-Unet: Raw Image Processing with Unet
6.6K20发布于 2021-10-12 - 来自专栏AIGC 先锋科技
超越传统 UNet ，GCtx-UNet 结合全局与局部特征，实现高效图像分割 ！
尽管当前的分割网络如UNet在效果上有效，但它们在捕捉远程特征方面存在困难。更准确的模型如TransUNet、Swin-UNet和CS-UNet具有更高的计算复杂性。 还要注意的是，GCtx-UNet显著优于基于CNN的方法UNet和Att-UNet。 图5显示了两个Synapse图像上的定性比较，其中GCtx-UNet的性能优于Swin-UNet和CS-UNet。GCtx-UNet正确分割了大部分器官，胆囊区域有少量误分类。 在MedNet上预训练的GCtx-UNet也比在ImageNet上预训练的GCtx-UNet表现更好。图6包含了ACDC数据集中的3张示例图像，用于定性比较GCtx-UNet和CS-UNet。 表4将GCtx-UNet的性能与基于卷积神经网络的最先进算法（UNet、UNet++、PraNet）和混合方法（CS-UNet）进行了比较。
1.7K10编辑于 2024-07-08 - 来自专栏GiantPandaCV
谈一谈UNet图像分割
UNet++ 从UNet++开始，网络的设计就开始注意原始图像的位置信息，还有就是整个网络的信息融合的能力。 所以，UNet++通过一系列尝试，最终设计成稠密连接，同时有长连接和短连接，并且将UNet中间空心的位置填满； 可以抓取不同层次的特征/不同大小的感受野。 UNet3+ UNet++只是针对于同一尺度的稠密连接，而UNet3+则是跨尺度的稠密连接 UNet3+横纵信息互相交融，像极了国内高铁的“八横八纵”的高铁网，可以获得更大范围的信息融合与流通。 至于为什么要选择UNet上进行改进，可能是因为UNet网络的结构比较简单，还是比较好进行改进的，而且UNet的效果，在很多场景下的表现力可能都是差强人意的。 如果非要在UNet上通过替换编解码器的方式（用现有的优秀的特征提取器）进行改进时，可以借鉴UNet++和UNet3+的思想，横纵信息的流通，还有就是padding上的特殊处理、能不能更好的进行反向传播、
1.4K40发布于 2021-09-14
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