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UNet3plus_pth是UNet3 + UNet ++ UNet，应用于PyTorch深度自动人像抠像。

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简介：
该模型，命名为UNet3plus_pth，以及其变体UNet3+、UNet++和UNet，主要应用于PyTorch框架中的深度自动人像抠像任务。其运行依赖于Python 3.6环境，并需要PyTorch版本大于等于1.1.0，火炬视觉库版本大于等于0.3.0，未来库版本大于等于0.18.2，matplotlib 3.1.3，numpy 1.16.0，枕头（PIL）库6.2.0，protobuf 3.11.3以及TensorBoard 1.14.0和tqdm==4.42.1。模型训练所使用的数据集包含18000张图像，并通过扩充方法使用2000张图像进一步增加数据量。扩充策略包括旋转和缩放操作，具体而言使用了四个旋转角度{-45°，−22°，22°，45°}以及四个不同的缩放比例{0.6、0.8、1.2、1.5}。此外，还应用了四个不同的Gamma变换以丰富图像的色彩多样性。数据集的来源位于“ ” (请自行搜索)，您可以在百度云上找到该数据集下载链接。密码为：ndg8。请注意此模型仅供学术交流使用；若有引用时务必告知原始作者并进行相应的报价！

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  • UNet3plus_pth：结合UNet3与UNet++的模型，适用于PyTorch的人像抠像任务
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    简介：UNet3plus_pth是一款基于PyT Torch框架开发的深度学习模型，融合了UNet3和UNet++的优点，专为精确人像抠像设计。 UNet3plus_pth UNet3+/UNet++/UNet 用于PyTorch的深度自动人像抠像项目依赖关系：Python 3.6, PyTorch>=1.1.0, torchvision>=0.3.0, future==0.18.2, matplotlib==3.1.3, numpy==1.16.0, pillow==6.2.0, protobuf==3.11.3, tensorboardX==1.14.0, tqdm==4.42.1 数据集从零开始训练，使用了约 18000 张图片（其中通过扩增方式增加了 2000 张）。我们采用了旋转和缩放的方式增加图像数量。具体来说，应用的四个旋转角度为{-45°, -22°, 22°, 45°} 和 四个比例因子{0.6、0.8、1.2、1.5}。此外，我们还采用了四种不同的Gamma变换来增加颜色变化。 此项目仅用于学术交流，请在引用时告知原始作者。
     
  • PyTorch-Unet
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    PyTorch-Unet是一款基于PyTorch框架实现的深度学习模型，主要用于医学图像分割任务中。该网络结构由编码器和解码器组成，能够有效捕捉输入数据的空间特征信息。 使用PyTorch进行语义分割的UNet模型在Kaggle高清图像挑战赛上进行了自定义实施。该模型从头开始训练，共用了5000张图像（没有数据增强），并在超过10万张测试图像上获得了得分0.988423（总分735中得分为511）。可以通过增加更多的培训、使用数据增强技术、微调以及在预测阶段应用CRF后处理来进一步提高模型性能，此外，在蒙版边缘施加更多权重也有助于改进结果。训练好的模型可以保存为MODEL.pth文件，并通过命令行接口轻松地对单个或多个图像进行测试以生成输出蒙版。 要使用该模型，请按照以下步骤操作： - 对单一图像预测并保存其掩码：执行 `python predict.py -i image.jpg -o output.jpg` - 预测多幅图像并在屏幕上显示结果而不保存它们：执行 `python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz`
     
  • UNet 3: 全尺度连接的UNet在医学图像分割中的应用
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    本文介绍了全尺度连接的UNet（UNet 3）模型，并探讨了其在复杂医学图像分割任务中的优越性能和广泛适用性。 UNet 3 是一个全规模的连接型 UNet 网络，用于医学图像处理。
     
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    本实战项目深入讲解如何使用PyTorch框架实现三种先进的图像分割网络（UNet、R2UNet和Attention-UNet），旨在帮助用户掌握这些技术的应用与优化。 优质项目实战：基于Pytorch实现的图像分割算法包括UNet、R2UNet、Attention-UNet以及AttentionR2UNet。
     
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    PyTorch-UNet是一款在PyTorch框架下实现的经典卷积神经网络模型UNet的开源项目。它专为图像分割任务设计，提供高效且灵活的代码结构，适用于医疗影像分析等多种应用场景。 U-Net-PyTorch实施 这是一种流行的图像分割网络的实现方式。它非常稳定且可配置，并已在多个数据集中使用，作为几个项目的一部分。 更新：现在支持基于3-D卷积的分段。 更新：所有批次归一化操作已被实例归一化所取代（以解决医学图像中的小批量问题），并且ReLU激活函数被替换为LeakyReLU，因为它在最近的工作中得到了更广泛的应用。 安装 您可以将此软件包安装到本地Python环境中，并将其作为模块导入项目中。 步骤如下：首先克隆此存储库至您选择的文件夹内。然后进入该目录并按照以下命令安装依赖项： ``` cd pip install -r requirements.txt ```
     
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    本项目展示如何使用Keras实现经典的U-Net架构，用于医学影像中的图像分割任务。通过案例学习高效处理和分析医疗图像的技术方法。 U-Net是一个强大的卷积神经网络，专为生物医学图像分割而开发。尽管我在测试图像蒙版上犯了一些错误，但预测对于分割非常有用。Keras的U-Net演示实现用于处理图像分割任务。 特征： - 在Keras中实现的U-Net模型 - 蒙版和覆盖图绘制的图像 - 训练损失时期记录 - 用于绘制蒙版的json文件 - 数据扩充以减少训练过程中的过拟合 获取帮助的方法包括使用labelme工具来获取蒙版点。此外，还有一个实用程序可以帮助查看模型的功能。 按数字顺序接收文件： ```python def last_4chars(x): return x[-7:] file_list = os.listdir(testjsons) # 示例代码 for j, filename in enumerate(sorted(file_list, key=last_4chars)): ``` 这段代码用于从指定目录中读取所有JSON文件，并根据特定规则进行排序。
     
  • 不同版本的Unet模型在图像分割中的应用-包括Unet、RCNN-Unet、Attention Unet及RCNN-Attention等
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    本研究探讨了多种改进版的Unet模型在图像分割任务中的表现，涵盖基础Unet、引入区域卷积网络（RCNN）增强的RCNN-Unet，以及融合注意力机制的Attention Unet和RCNN-Attention模型。通过比较分析，旨在揭示不同架构对提高分割精度与效率的影响。 Unet模型在图像分割中的应用包括基本的U-Net、RCNN-Unet、注意力Unet以及嵌套式Unet（Nest of Unets）等多种变体。每种模型都针对不同的需求进行了优化和改进，例如递归残差卷积神经网络(R2U-Net)用于医学图像分割时提供了更好的性能；而Attention U-Net则通过学习关注特定区域来提高胰腺等复杂结构的检测精度。这些技术的发展为生物医学图像处理领域带来了新的可能性和发展方向。
     
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    本简介介绍如何使用Python深度学习框架PyTorch来实现基于U-Net架构的图像分割模型。通过详细代码示例和注释帮助读者理解并实践该技术。 UNet是一种用于图像分割任务的卷积神经网络架构，在2015年由Olaf Ronneberger等人提出。它主要应用于生物医学图像领域，例如细胞、肿瘤等的分割。UNet的一大特点是其U形的编码器-解码器结构，能够有效地捕捉到图像中的上下文信息，并实现精确像素级别的分割。 UNet的基础理论来源于完全卷积网络（FCN），该技术将传统卷积神经网络中全连接层替换为卷积层，使得网络可以处理任意大小的输入图象并输出与之相同尺寸的结果。相比之下，UNet在FCN的基础上进行了改进： 1. 编码器-解码器架构：UNet由两部分组成——编码器用于提取图像特征；而解码器则逐步恢复分割结果的空间分辨率。 2. 跳跃连接（Skip Connections）: 在UNet中，从编码器到解码器之间存在一系列跳跃链接。这些链接将高分辨率的特性信息从前者传递给后者，并与之结合以保留更多的细节特征，从而提高分割精度。 3. 上采样：在解码器部分，通过使用上采样层（如转置卷积）逐步恢复特征图的空间维度。
     
  • Single-Photon-Guided-HDR: 不同Unet模型在图像分割中的应用-包括Unet、RCNN-Unet和Atten...
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    本文介绍了Single-Photon-Guided-HDR项目，并探讨了不同Unet架构（如标准Unet、RCNN-Unet及Atten-Unet）在提高图像分割精度与效率方面的表现。 Unet分段火炬巢 不同种类的Unet模型用于图像分割的实现： - U-Net：生物医学图像分割用卷积网络。 - R2U-Net：基于U-Net的递归残差卷积神经网络，适用于医学图像分割。 - Attention U-Net：学习在哪里寻找胰腺的方法。 - Attention R2U-Net：将最新的两项高级技术（R2U-Net和Attention U-Net）集成在一起的技术。 - UNet++：用于医学图像分割的嵌套U-Net架构。 入门步骤： 1. 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/Way-Yuhao/Single-Photon-Guided-HDR.git 2. 要求: - python>=3.6 - torch>=0.4.0 - torchvision - torchsummary