Advertisement

基于TensorFlow的UNet实现：UNet_with_TensorFlow

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目基于TensorFlow框架实现了经典的UNet模型，适用于医学图像分割任务。代码开源，便于研究与学习。 使用TensorFlow实现UNet的项目被称为UNet_with_TensorFlow。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于TensorFlow的UNet实现：UNet_with_TensorFlow
    优质
    本项目基于TensorFlow框架实现了经典的UNet模型，适用于医学图像分割任务。代码开源，便于研究与学习。 使用TensorFlow实现UNet的项目被称为UNet_with_TensorFlow。
     
  • 基于UNet判别器的StyleGAN2 PyTorch实现：UNet-StyleGAN2
    优质
    本项目为基于PyTorch框架下的UNet-StyleGAN2实现，采用改进型的UNet结构作为判别器，旨在提升图像生成的质量与多样性。 使用UNet Discriminator实现Stylegan2。该存储库的工作方式与原始的StyleGAN2相似。只需将所有stylegan2_pytorch命令替换为相应的unet_stylegan2命令。 更新：结果非常好，接下来需要研究如何将其与其他一些技术结合，并编写完整的使用说明。 安装： ```shell $ pip install unet-stylegan2 ``` 用法： ```shell $ unet_stylegan2 --data .pathtodata ``` 引文: @misc { karras2019analyzing , title = { Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN } , author = { Tero Karras and Samuli Laine and Miika },
     
  • GoogLeNet-TensorFlow：基于TensorFlow的GoogLeNet实现
    优质
    简介：本项目为基于TensorFlow框架的GoogLeNet神经网络模型的实现。提供了一个简洁高效的解决方案，适用于图像分类任务。 GoogLeNet-TensorFlow 是 GoogLeNet 的 TensorFlow 实现项目。该项目致力于优化当前代码的结构，并提高 GoogLeNet 网络训练的准确性。通过采用面向对象编程方法，使机器学习代码更加清晰易懂。 目前，我已经实现了数据加载器和配置类，并且完成了 Inception v1 网络类的实现。此外，还支持使用 TensorBoard 可视化当前代码的功能。 项目结构包括： - 数据加载器 - 配置文件 - 基础网络类 - 初始v1网络类 - 初始v2网络类 - 初始v3网络类 - 初始v4网络类 此外，该项目还提供了 TensorBoard 支持和训练工具。为了提高代码的可读性以及增强日志记录功能，我将继续改进项目结构。 在使用数据方面，本存储库支持多种格式的数据集。目前主要支持的是 102flowers 数据集（即包含102种花）。为确保正确进行训练，请按照以下方式组织数据： ``` data ├── flowers ```
     
  • 3D-Unet:基于Chainer的大脑分割3D Unet实现
    优质
    本研究利用深度学习框架Chainer实现了3D U-Net模型，专为大脑图像自动分割设计，旨在提高医学影像分析精度与效率。 3D Unet的Chainer实现用于大脑分割任务。培训配置位于configs/base.yml文件内。由于GPU内存限制，我们采用了基于补丁的方法进行训练。该方法要求使用SimpleITK v4，并遵循yaml格式定义网络架构中的3D Unet结构。 为了训练3D Unet模型，请参考以下命令行参数： - `python train.py -h`：显示帮助信息。 - `--gpu GPU, -g GPU`：指定GPU ID（输入负值表示使用CPU）。 - `--base BASE, -B BASE`：程序文件的基本目录路径。 - `--config_path CONFIG_PATH`：配置文件的路径。
     
  • 基于Transformer的Unet编码器实现
    优质
    本研究提出了一种基于Transformer架构的改进型U-Net编码器，旨在提高医学图像分割任务中的性能和效率。 变压器-Unet 是一种使用变压器编码器的 Unet 实现。
     
  • 基于TensorFlow的ResNet实现
    优质
    本项目基于TensorFlow框架实现了经典的ResNet深度残差网络模型，旨在提供一个简洁、高效的代码示例用于图像分类任务的研究与学习。 VGGNet 和 GoogLeNet 等网络表明足够的深度是模型表现良好的前提条件。然而，在增加网络的深度到一定程度后，更深的网络会导致训练误差升高。这种现象的原因在于随着网络变深，梯度弥散（以及可能的梯度爆炸）问题变得更加显著。因此，在反向传播过程中，较深层的信息难以有效传递至前面层，导致前几层参数无法更新，从而影响整体模型的训练和测试效果。 为了解决这个问题并进一步增加网络深度而不引发梯度消失的问题，ResNet 采用了残差连接（residual connections）作为核心结构。这种设计使得信息能够更有效地在不同层级之间流通，并有助于缓解深层网络中的梯度问题。
     
  • 基于Tensorflow的DnCNN实现
    优质
    本项目采用TensorFlow框架实现了DnCNN模型，专注于图像去噪领域。通过深度卷积神经网络结构，有效降低图像噪声，提升图像质量。 Denoise Convolutional Neural Network的基于Python的代码实现。
     
  • 基于TensorFlow的3DCNN实现
    优质
    本项目采用TensorFlow框架实现了三维卷积神经网络(3DCNN)，用于处理视频或医学图像等多帧数据集，以提高模式识别精度和效率。 TensorFlow 3D CNN是一种深度学习技术，在图像处理领域有着广泛的应用。它通过使用三维卷积神经网络来分析和理解具有时间维度或空间层次结构的数据集，如医学影像、视频序列等。这种方法能够有效提取多维数据中的特征信息，并应用于各种复杂的分类与回归任务中。
     
  • 基于TensorFlow的AlexNet实现
    优质
    本项目基于TensorFlow框架实现了经典的卷积神经网络模型AlexNet，适用于图像分类任务，为深度学习研究与应用提供了一个良好的起点。 在TensorFlow中实现AlexNet时进行了一些改动，将最后一层的ReLU激活函数替换为Sigmoid函数，以适应深度哈希的需求。