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

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • U-Net各版本集合（UNet-zoo).zip
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    UNet-zoo 是一个包含了各种不同版本和改进型的 U-Net 神经网络模型的资源包，适用于医学图像分割等领域的研究与应用。 **正文** 标题“UNet-zoo（U-Net各种版本）.zip”指的是一个包含多种U-Net变体的压缩包文件，这个集合是深度学习领域的一个宝贵资源，特别是对于那些专注于图像分割任务的研究者和开发者。U-Net是一种全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN），最初由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer和Thomas Brox在2015年的论文《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》中提出。这个网络设计主要用于生物医学图像分割，但其高效性和灵活性使其在许多其他领域，包括卫星图像分析，也得到了广泛应用。 **U-Net的核心概念** U-Net的主要特点在于其对称的架构，由下采样的编码器部分和上采样的解码器部分组成。编码器部分负责提取图像的特征，而解码器部分则将这些特征映射回原始图像的空间分辨率，实现精确的像素级预测。这种结构允许网络在保持较高空间分辨率的同时，获取深层语义信息，因此在处理小目标和复杂背景的图像分割任务时表现优秀。 **全卷积网络（FCN）** 全卷积网络是深度学习中用于像素级预测的重要工具，与传统的卷积神经网络（CNN）不同，FCN的最后几层完全由卷积层组成，没有全连接层。这种设计使得FCN可以直接在任意大小的输入上进行前向传播，非常适合像图像分割这样的任务，其中我们需要为每个像素生成预测。 **U-Net的变体** “U-Net zoo”中的各种版本可能包括了不同的优化和改进，例如： 1. **Residual U-Net**：结合了ResNet的残差块，解决了梯度消失问题，增强了模型的训练性能。 2. **Dilated U-Net**：引入了空洞卷积（Dilated Convolution），无需增加参数量即可扩大感受野，提高分割精度。 3. **Attention U-Net**：引入注意力机制，使模型能更好地关注到重要的特征区域，忽略不相关的背景信息。 4. **Mobile U-Net**：轻量级版本，适用于计算资源有限的环境，通常通过模型剪枝或使用轻量级卷积层实现。 5. **3D U-Net**：用于处理多维数据，如时间序列图像或医学影像切片，增加了对时间和空间连续性的理解。 这些变体在保留U-Net基本架构的同时，针对特定需求进行了调整，从而扩展了U-Net的应用范围，并可能在特定任务上实现更好的性能。 **在卫星图像分析中的应用** U-Net及其变体在卫星图像分析中也有广泛的应用，如土地覆盖分类、建筑物检测、植被变化监测等。由于卫星图像通常具有高分辨率和复杂的地表特征，U-Net的高精度分割能力使其成为此类任务的理想选择。 “UNet-zoo（U-Net各种版本）.zip”提供了一个丰富的资源库，包含了一系列优化和定制的U-Net模型，对于研究者和开发者来说，无论是探索新的应用场景还是改进现有模型，都是一个宝贵的参考资料。
     
  • U-Net脑肿瘤分割模型：u-net-brain-tumor
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    U-Net脑肿瘤分割模型利用深度学习技术，专门针对医学影像中的脑部肿瘤进行精准定位与分类。该模型基于U-Net架构，优化了小样本数据集下的训练效果，显著提升了临床诊断的准确性和效率。 U-Net脑肿瘤分割：2019年2月此仓库中的数据处理实现不是最快的方式（代码需要更新），欢迎您提供改进方案。本仓库展示了如何使用U-Net模型进行脑肿瘤的分割训练。默认情况下，您需下载包含210个HGG和75个LGG卷的数据集，并将其置于与所有脚本相同的data文件夹中。 关于数据：根据许可协议，用户必须从BRAST应用获取数据集，请勿联系作者以索要数据集。非常感谢您的理解和支持。
     
  • U-Net.zip与双通道U-Net
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    本项目包含两个版本的深度学习模型代码：标准U-Net和改进型双通道U-Net，适用于图像分割任务。 **双通道U-Net简介** 双通道U-Net是一种基于原始U-Net架构的深度学习模型，主要用于图像分割任务。U-Net最初由Ronneberger等人在2015年提出，并因其对图像区域精确分割的能力，在医学影像分析领域得到了广泛应用。双通道U-Net在此基础上进行了扩展，通过引入两个输入通道可以同时处理不同来源或类型的图像数据，例如彩色RGB和灰度图或者不同模态的医学影像。 **U-Net结构** U-Net网络设计的核心是其对称的编码器—解码器结构。其中编码器部分负责提取特征，而解码器则用于恢复细节信息。通常情况下，编码器采用预训练的卷积神经网络（如VGG或ResNet），以快速学习高层特征。在U-Net中，在每个下采样阶段会进行两次卷积操作，并随后应用批量归一化和ReLU激活函数，最后通过最大池化层减小特征图尺寸。解码器部分则通过上采样与跳跃连接将编码器的特征图与前一层结合，从而在恢复细节时保留原始输入的信息。 **双通道U-Net改进** 双通道U-Net的主要创新在于其双输入设计：两个独立的通道分别进行特征提取，并且这些特征会在解码器部分融合。这种合并方式有两种常见形式——早期融合和晚期融合。早期融合是指在模型初始层将两路输入直接结合；而晚期则是在编码器某个或多个层级之后，将两路特征图结合。通过这种方式，该模型能够同时利用两种不同类型的信息，从而提高分割精度。 **文件解析** `unet.py`文件中包含了双通道U-Net的具体实现代码，包括网络结构定义和训练参数设定；而主程序在`main.py`中调用这些模型，并负责数据加载、训练及验证流程。另外还有专门用于读取NRRD格式图像的函数（这是一种常见的医学影像格式），以及处理图像数据预处理与批处理的数据集类定义文件，自定义损失函数实现等。此外，“data”目录存储了训练和验证用到的图像数据。 **应用与挑战** 双通道U-Net在细胞分割、病灶检测等领域表现出色，但同时也存在选择合适融合策略、避免过拟合及应对不平衡数据等问题需要解决；另外计算资源和长时间训练也是实际应用中需考虑的因素。使用该模型时通常需要根据特定应用场景和数据特性进行微调以获得最佳效果。
     
  • Biomedical U-Net Convolutional Network Source Code
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    这段代码实现了一种改进的U-Net卷积神经网络，专门用于生物医学图像处理和分割任务，具有高效的语义特征提取能力。 U-Net卷积网络在生物医学领域的应用研究。
     
  • 【Keras】利用SegNet和U-Net进行遥感图像语义分割-附件资源
    优质
    本资源深入讲解了如何使用深度学习框架Keras实现基于SegNet和U-Net模型的遥感图像语义分割，提供详细的代码示例与数据集说明。 【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割 该文章主要介绍了如何使用深度学习框架Keras实现基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割任务，详细探讨了模型的设计、训练以及应用等方面的内容。
     
  • 基于Keras的U-Net眼底图像血管分割代码（Kaggle竞赛修改版）
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    本项目提供了一个使用Keras实现的U-Net模型，专门用于眼底图像中血管的自动分割。此版本是在Kaggle竞赛的基础上进行了优化和改进，旨在提高算法在医学影像分析中的准确性和效率。代码开源，便于研究与应用。 经过修改后，输入图像可以是任何大小的jpg格式文件。如果不是指定尺寸需要进行调整，则使用基于Keras（安装简单）的方法来resize文件。将图像放入指定文件夹中并运行程序即可，在test目录下会输出血管结果图像，并且该方法仅用于测试目的。此工具在大多数眼底图像数据库分割任务上都表现良好，如有问题欢迎提问。