U-net代码的实现。-ITADN社区

NIID-Net: NIID-Net的代码实现

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本项目实现了针对特定任务优化的神经网络模型NIID-Net，旨在解决非独立同分布数据环境下的学习问题。代码开源，便于研究与应用。 NIID-Net：适应室内场景内在图像分解的表面法线知识依赖项： Python 3.5 PyTorch 0.3.1（如果您使用 PyTorch > 0.3.1，请阅读相关文档） TorchVision 0.2.1 对于其他依赖项，我们提供了一个 requirements.txt 文件。数据集：内在图像数据集按照指示下载 CGI、IIW 和 SAW 数据集。请注意，Z. Li 和 N. Snavely 扩充了原始的和数据集。如果您不打算训练模型，则可能不需要下载 CGI 数据集。将这些数据集放置在项目目录下的 dataset 文件夹中。最终的目录结构如下： NIID-Net 项目 |---README.md |---... |---dataset |---CGIntrinsics |---intrinsics_final | |---images

U-Net架构图及PyTorch实现

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本资料深入解析U-Net架构，并提供基于PyTorch框架的具体代码实例，适用于医学图像分割领域的开发者与研究者。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class double_conv(nn.Module): # (conv => BN => ReLU) * 2 def __init__(self, in_ch, out_ch): super(double_conv, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding=1), )

U-Net的语义分割项目代码

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本项目提供了一个基于U-Net架构实现图像语义分割的完整代码库。通过使用深度学习技术，该项目旨在准确地识别和分类各类图像中的不同对象或区域，适用于医学影像分析、卫星图片处理等多种场景。 **U-Net语义分割项目代码详解** 在计算机视觉领域中，语义分割是一个重要的任务，其目的是将图像中的每个像素分配到预定义的类别上。本项目的重点在于使用U-Net模型进行这一过程。由Ronneberger等人于2015年提出的U-Net是一种卷积神经网络（CNN）架构，最初用于生物医学图像分析，并已扩展至多种分割任务。 **U-Net架构** U-Net的设计理念是结合了卷积神经网络的特征提取能力和浅层网络的定位精度。其结构呈现为对称的“U”形，由两个主要部分构成：收缩路径和扩张路径。 1. **收缩路径**：这一组件用于捕捉图像中的上下文信息。它包含连续的卷积操作与最大池化步骤，在每次下采样过程中将输入的空间分辨率减半，并使特征通道的数量加倍。这使得网络能够学习更高层次的抽象特征。 2. **扩张路径**：该部分的主要目标是恢复原始图像的分辨率，通过上采样和跳跃连接实现这一过程。上采样的操作增加了输出空间的尺寸，而跳跃连接则将收缩路径中不同层级的特征图与当前层中的特性合并起来，保持了低级特征的具体细节。 **项目实施** 本项目基于PyTorch框架构建U-Net模型，并可能包含以下几个关键部分： 1. **模型定义**：代码会创建一个继承自`nn.Module`类的对象，用于定义U-Net的结构。这包括卷积层、池化层、上采样操作以及激活函数（例如ReLU或Leaky ReLU）等元素。 2. **训练过程**：这部分通常涉及数据加载和预处理步骤，并选择适当的损失函数（如交叉熵）、优化器配置（比如Adam或者SGD），并执行训练循环。通过调整模型权重以最小化损失，网络根据提供的训练集逐步学习图像特征。 3. **验证与测试**：项目可能包括在验证集上评估性能以及使用未见过的数据进行预测的步骤。这有助于评估模型的泛化能力。 4. **可视化工具**：为了更好地理解模型的表现情况，项目可能会利用视觉工具（如TensorBoard或Matplotlib）展示损失曲线、预测结果与真实标签之间的对比等信息。 5. **参数设置**：包括学习率、批次大小、网络层数和滤波器数量在内的超参数对最终性能有着重要的影响。这些参数可能需要通过实验来优化调整。 **深度学习技术** 作为机器学习的一个分支，深度学习依赖于多层神经网络解决复杂的任务。在本项目中，它被用来自动提取图像特征，并基于这些特征进行像素级别的分类。 **总结** 这个U-Net语义分割项目提供了一个实际应用案例，展示了如何使用深度学习进行图像分析。通过理解和实施此项目，开发者可以更加深入地理解卷积神经网络的工作原理以及优化和评估此类模型的方法。同时，该项目也可以作为一个起点，在其他领域如自动驾驶、遥感图像处理等中探索语义分割任务的应用。

Keras-Unet-Collection：TensorFlow上的Keras U-net、V-net、U-net++、R2U-...

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Keras-Unet-Collection是基于TensorFlow的Keras框架下的一系列深度学习模型集合，包括经典的U-net及其变体如V-net、U-net++和R2U等。这些模型主要用于医学影像分割任务，提供了灵活且高效的解决方案。 keras-unet-collection 提供了在 tensorflow.keras 中实现 U-Net、V-net、U-Net++、R2U-Net、注意力 U-Net、ResUnet-A、U^2-Net 和 UNET 3+ 的方法，并且这些模型可以使用预训练的 ImageNet 骨架。`keras_unet_collection.models` 包含了配置 keras 模型所需的各种超参数选项的功能函数。其中，U-net、U-net++、注意力 U-Net 和 UNET 3+ 支持使用预训练的 ImageNet 主干网络；而 U-net++、UNET 3+ 和 U^2-Net 则支持深度监督功能。

TF_U-Net：通用的基于TensorFlow的U-Net图像分割实现

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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。

基于PyTorch的U-Net、R2U-Net、Attention U-Net及Attention R2U-Net源码、数据集与说明

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本项目提供使用PyTorch实现的U-Net及其改进版（R2U-Net，Attention U-Net和Attention R2U-Net）的完整代码、相关数据集以及详细的文档说明。 PyTorch实现U-Net, R2U-Net, Attention U-Net以及Attention R2U-Net的源码、数据集及相关说明。

图像分割：U-Net、R2U-Net、Attention U-Net及Attention R2U-Net...

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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。

URETINEX-NET代码实现分析

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《URETINEX-NET代码实现分析》一文深入探讨了URETINEX-NET模型的具体编码细节，详述其在图像处理中提取高质量_RET_的创新方法与技术优势。论文作者没有开源训练过程，笔者补全了三个阶段的训练过程以及训练过程中使用的损失函数。按照论文中的损失函数进行训练时，模型无法收敛，并且生成出来的图片要么全是黑色，要么非常抽象。因此，笔者修改了损失函数以确保最后得到的是正常的图片，尽管这并没有达到作者在论文中所描述的效果。这是笔者第一次复现不完整的代码并取得成功，特此上传以作纪念！

基于PyTorch的U-Net多类别训练代码

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本项目提供了一个基于PyTorch实现的U-Net模型，用于进行多类别的图像分割任务。代码结构清晰，便于初学者学习和研究者使用。关于使用U-Net训练自己的多类别数据集的具体操作步骤可以在相关技术博客文章中找到。该博文详细介绍了整个过程，并提供了实用的指导和建议。

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