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tf_unet：一个通用的U-Net，用于图像分割，其实现基于Tensorflow。

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tf_unet：提供了一个通用的U-Net模型，专门用于执行图像分割任务，并以Tensorflow框架进行实现了。

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  • TF_U-Net：通用的基于TensorFlow的U-Net图像分割实现
    优质
    TF_U-Net是一款基于TensorFlow开发的开源软件包，用于实现和应用U-Net模型进行高效的医学影像和其他领域的图像分割任务。该工具具有高度的灵活性与广泛的适用性，适用于各种尺寸和类型的图像数据集，帮助研究人员及开发者快速上手并专注于算法优化与创新应用。 tf_unet是一个用于图像分割的通用U-Net架构的Tensorflow实现。
     
  • TF_UNET: 通用U型网络在图像分割中的TensorFlow实现.zip
    优质
    本资源提供基于TensorFlow框架的TF_UNET代码，用于实现通用U型网络（UNET）进行高效的图像分割任务，适用于医疗影像、遥感图像等领域。 tf_unet 是一种用于图像分割的通用U型网络的Tensorflow实现，该方法由Ronneberger等人提出。这种方法已经应用于射频干扰抑制，并利用深度卷积神经网络进行了优化。网络可以训练在任意成像数据上。
     
  • 基于U-net的肝脏图像分割.pdf
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    本文探讨了利用U-Net模型进行肝脏图像自动分割的方法，通过改进神经网络架构和训练策略以提高分割精度与效率。 这篇学位论文对机器学习在肝脏Dicom图像分割领域的初学者非常有帮助。它详细介绍了整个流程以及网络的建立过程，非常适合深度学习新手阅读。
     
  • Pytorch-UNet：基于PyTorch的U-Net实现，适用于高质量图像的语义分割-源码
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    简介：Pytorch-UNet是利用PyTorch框架构建的一个高效U-Net模型，专为高质量图像的精细语义分割设计。此项目提供完整的源代码，便于研究与应用开发。 在PyTorch中使用UNet进行语义分割的自定义实现针对Kaggle上的高清晰度图像。该模型是从头开始训练的，并且基于5000张无数据增强处理的图像，其测试结果为：在超过10万张测试图片上获得了得分0.988423（735中的511）。可以通过增加更多的训练、应用数据增强技术、微调模型参数、使用CRF后处理以及对蒙版边缘施加更多权重来进一步提高此分数。Carvana的数据集可以获取并用于实验。 在预言训练好模型，并将其保存为MODEL.pth之后，您可以通过命令行接口轻松地测试图像上的输出蒙版。 预测单个图片的掩码并保存： ``` python predict.py -i image.jpg -o output.jpg ``` 要对多张图进行预测并在屏幕上显示结果而不保存它们，请使用以下命令： ``` python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save ```
     
  • Pytorch-UNet：基于PyTorch的U-Net实现，适用于高质量图像的语义分割-源码
    优质
    Pytorch-UNet是一款利用PyTorch框架开发的高性能U-Net模型，专为高质量图像提供精准语义分割解决方案。此项目包含详尽源代码，适合研究与应用需求。 UNet使用PyTorch进行语义分割，在Kaggle的自定义实施中针对高清晰度图像进行了优化。该模型是从头开始训练的，并利用了5000张图像（无数据增强），在超过10万张测试图像上获得了0.988423的成绩，即735个预测中有511个正确。 可以通过增加更多的培训、使用数据增强技术、微调模型、应用CRF后处理以及在蒙版边缘施加更多权重来进一步提高这一分数。Carvana的数据集可以用来训练和测试该模型。 要使用已经训练好的模型进行图像预测，请确保您安装了Python 3.6或更高版本，并且已将预训练的模型保存为MODEL.pth文件。然后，可以通过命令行界面轻松地在单个或多张图片上运行预测并查看结果： - 预测单一图像并将输出蒙版另存为文件：`python predict.py -i image.jpg -o output.jpg` - 对多幅图像进行预测并在屏幕上显示而不保存它们： `python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save`
     
  • 基于PyTorch的U-Net图像分割网络代码
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的U-Net神经网络模型，专门用于医学影像中的图像分割任务。 图像分割U-Net网络的代码可以基于PyTorch实现。这种架构特别适合处理医学影像分析中的任务，如生物组织边界检测。通过编码器解码器结构结合跳跃连接，U-Net能够有效利用空间上下文信息提高边缘细节的精确度和连贯性。在使用时，请确保安装了相应的依赖库，并根据具体需求调整网络参数或添加预训练模型进行迁移学习以适应不同场景的应用要求。
     
  • 图像分割：U-Net、R2U-Net、Attention U-Net及Attention R2U-Net...
    优质
    本文综述了医学影像领域中四种主流的图像分割网络模型：U-Net、R2U-Net、Attention U-Net和Attention R2U-Net，深入探讨它们的特点与应用。 本段落介绍了几种基于U-Net架构的改进模型在生物医学图像分割中的应用：原始U-Net、递归残差卷积神经网络（R2U-Net）、带有注意力机制的U-Net（Attention U-Net）以及结合了R2U和Attention机制的新型网络结构（Attention R2U-Net）。这些改进旨在提升模型在医学图像分割任务中的性能。实验使用了一个包含2594张图像的数据集，该数据集被分为训练、验证及测试三个子集，比例分别为70%、10%和20%，其中用于训练的有1815幅图，用于验证的是259幅图，剩下的520幅则作为模型评估之用。
     
  • TensorFlow分割详解：基于TensorFlow的语义图像分割
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    本文深入探讨了利用TensorFlow进行语义图像分割的技术细节与实现方法，详细解析了相关算法及其应用。适合对计算机视觉和深度学习感兴趣的读者阅读。 该项目实现了用于语义分割的神经网络。 项目概况如下： 项目的主文件是convolutional_autoencoder.py，其中包含了数据集处理代码（数据集类）、模型定义（模型类）以及训练代码。 为了抽象模型中的图层，我们创建了layer.py接口。当前有两个实现：conv2d.py和max_pool_2d.py。 要推断已训练的模型，请查看infer.py文件。 此外，还有一些文件夹： - 数据：包含预处理的数据集（请注意，当前模型实现至少需要与128x128大小的图像一起使用）。 - imgaug：包含用于数据扩充的代码 - notebooks：包含一些有趣的图像分割相关的内容
     
  • 基于改良U-Net的宫颈细胞核图像分割
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    本研究提出了一种基于改良U-Net架构的方法，专门用于提高宫颈细胞核图像的分割精度和效率，为宫颈癌早期诊断提供技术支持。 原始的U-Net通过采用跳跃结构结合高低层图像信息，在分割任务上表现出良好的效果。然而，在宫颈细胞核边缘区域仍然存在分割不足、过分割及欠分割等问题。为解决这些问题，提出了一种改进型U-Net网络图像分割方法。 首先，引入DenseNet稠密连接到U-Net的编码器部分，以增强其提取复杂高层语义特征的能力。其次，在二元交叉熵损失函数中对宫颈细胞核和背景赋予不同的权重值，使模型更专注于学习细胞核特性。最后，在池化操作过程中为每个像素分配合理的权值，以此减少信息丢失问题。 实验结果显示改进型U-Net网络在分割宫颈细胞核时效果显著提升，并且具有更高的鲁棒性及更低的过分割与欠分割比率。因此可以认为该方法是一种更为有效的图像分割策略。