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深度学习论文阅读——UNet

2021/1/28 23:24:34 文章标签:

深度学习论文阅读——UNet关键点常见的一些改动关于UNet的一些细节研究关键点 编码-解码 结构 UNet经过4次下采样和4次上采样后再做出预测,而不是直接在编码器最后一个阶段直接还原回原输入图尺寸。4次上采样逐步还原与细化编码器输出的 拥有高级语义特征信息的特征…

深度学习论文阅读——UNet

  • 关键点
  • 常见的一些改动
  • 关于UNet的一些细节研究

在这里插入图片描述

关键点

  • 编码-解码 结构
    • UNet经过4次下采样和4次上采样后再做出预测,而不是直接在编码器最后一个阶段直接还原回原输入图尺寸。4次上采样逐步还原与细化编码器输出的 拥有高级语义特征信息的特征图,能增强边缘等细节信息的预测
  • 跳跃链接-长链接
    • 有效结合浅层信息与深层信息,补充上采样时信息不足。经过多层卷积和池化后,难免损失了些空间信息和低级特征

常见的一些改动

  • 对编码器的改动
    • 显然UNet当中用作于特征提取的编码设计过于简单,可以使用一些流行分类网络嵌入作为编码器如ResNet,DenseNet 等等
  • 多尺度策略
    • 输入不同尺度的图像到网络中进行训练
    • 结合不同大小的卷积核的卷积操作
    • 结合不同空洞率的空洞卷积操作
  • 注意力策略
    • 空间注意力
    • 通道注意力
    • 空间-通道注意力
    • 基于RNN, LSTM 等思想的注意力
  • 深度监督

关于UNet的一些细节研究

可以到CSDN 和 知乎上搜UNet++(知乎有作者解析) 和 UNet3+ 等文章解读;
这两篇文章在我看来改动的大体方向差不多,评论区也说到UNet++ 这类结构在Kaggle挺吃香,
用于实际应用提点是一个选择,但想基于此来再进一步发paper有点难。
这两篇文章的实验可以更好的认识到一些基本的改动对网络的影响。 

本文链接: http://www.dtmao.cc/news_show_650203.shtml

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