醫學影象分割--U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
這裡我們將 FCN 修改為 U-Net，主要是上取樣階段，我們同樣也有許多特徵通道，這樣網路可以傳遞更多的 context 資訊到 higher resolution 網路層
in the upsampling part we have also a large number of feature channels, which allow the network to propagate context information to higher resolution layers.
針對醫學影象訓練資料的問題，這裡我們對訓練資料使用 excessive data augmentation by applying elastic deformations
對於生物醫學影象分割，elastic deformations 對於invariance的學習還是很有效的。
對於輸入尺寸很大的影象，我們採用 Overlap-tile strategy
Ranking on the EM segmentation challenge
Result on the ISBI cell tracking challenge
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《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》學習筆記
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[論文閱讀筆記]U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
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基於全卷積的影象語義分割—《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》
兩年前，我曾想做一個自動摳“人”的系統，目標是去除路人甲或者自動合成照片。當時“井底之蛙”般搞了一個混合高斯模型，通過畫素聚類的方式來摳“人”。這個模型，每跑一張小圖片需要幾分鐘，摳出來的前景“噪音”很嚴重，完全沒辦法使用。最後這個通過“摳人”去除路人甲的專案告吹。兩年後的今
全卷積神經網路影象分割(U-net)-keras實現
最近在研究全卷積神經網路在影象分割方面的應用，因為自己是做醫學影象處理方面的工作，所以就把一個基於FCN（全卷積神經網路）的神經網路用 keras 實現了，並且用了一個醫學影象的資料集進行了影象分割。 全卷積神經網路 大名鼎鼎的FCN就不多做介紹了，這裡有一篇很好的博文 http://www.c
全卷機神經網路影象分割(U-net)-keras實現
全卷積神經網路 醫學影象分割框架 醫學影象分割主要有兩種框架，一個是基於CNN的，另一個就是基於FCN的。 基於CNN 的框架 這個想法也很簡單，就是對影象的每一個畫素點進行分類，在每一個畫素點上取一個patch，當做一幅影象，輸入神經網路進行訓練，舉個例子：
U-Net：用於生物醫學影象分割的卷積網路
轉自：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1600400677130320639&wfr=spider&for=pc摘要眾所周知，成功地訓練一個深度網路需要大量的已標註資料集。本文提出了一種新的網路結構和訓練方法，依靠資料增強將有效
SPP-net(Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition)
Abstract SPP-net提出了空間金字塔池化層來解決CNN只是輸入固定尺寸的問題，因為單固定尺寸的輸入會影響識別效果，並且對於多尺度影象的情況下魯棒性不好。SPP-net很好的解決了以上問題，對於任意尺度影象都可以提取出固定維度的特徵，實驗證明SPP-net對分類
【筆記】SPP-Net : Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
基於空間金字塔池化的卷積神經網路物體檢測 論文：http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28c51f05992150d24c15f0dabf0913382e%29&filter=sc_long_sign&tn=SE
VGGnet論文總結（VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION）
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FCN筆記（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）
width height training 註意 die str 指標 his repl FCN筆記（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation） （1）FCN做的主要操作 (a)將之前分類網絡的全連接
深度學習圖像分割——U-net網絡
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VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNTION（翻譯）
而不是 lar 標準 類別 研究 src 架構 數量 分辨率 0 - ABSTRACT 在這個工作中，我們研究了卷積網絡的深度對於它在大規模圖像識別設置上的準確率的效果。我們的主要貢獻是對使用非常小的卷積核（3×3）來增加深度的網絡架構進行徹底評估，這說明了通過將深度增
opencv用於醫學影象分割
初衷 最近比較閒，跟同學聊天講到他的課題：醫學影象分割，提取左心室區域。 我就好奇要了原始圖片，發現超聲影象果然比紅外影象解析度低，他指給我左心室所在區域。 思路 拿到這張圖第一眼，腦海裡蹦出無數個小想法： 感興趣區域為一個扇形，所以首先製作掩模； 這種灰度
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論文閱讀筆記二十四：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition（SPPNet CVPR2014）
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