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搜索资源列表

  1. G-无线网络规划设计指导书之U-Net仿真操作

  2. 本文为GSM U-NET仿真操作指导书，对仿真流程进行总体介绍，并对仿真中涉及到U-NET的工具使用与参数设置的各个环节进行详细介绍。供GSM RNP U-NET仿真初学者，属于公司内部使用资料，不可外传。根据U-NET版本的更新，指导手册将及时更新。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2012-05-18
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：yu540908787

  1. u-net 实现(keras)

  2. 利用keras实现u-net这样一个全卷积神经网络，进行图像分割

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-04-17
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：u012931582

  1. U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络[译]

  2. U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络 翻译自：k3v1n1990s 原论文：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-04
    • 文件大小：479232
    • 提供者：k3v1n1990s

  1. U-net-代码实现

  2. U-net网络，可以结合自己的数据集跑程序，训练自己的模型

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-08
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：qq_35275007

  1. U-NET网络进行细胞图像的边缘检测

  2. 此代码是使用U-NET网络实现细胞图像的边缘检测与提取！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-31
    • 文件大小：16384
    • 提供者：kateyabc

  1. Python-CFUN联合FasterRCNN与Unet网络实现高效的全心脏分割

  2. CFUN - 联合Faster R-CNN与U-net网络实现高效的全心脏分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_39841848

  1. 全卷积神经网路【U-net项目实战】U-Net网络练习题：气球识别

  2. 在《如何使用Mask RCNN模型进行图像实体分割？》一文中提到了用Mask-RCNN来做气球分割，官网之中也有对应的代码，本着练习的态度，那么笔者就拿来这个数据集继续练手，最麻烦的仍然是如何得到标注数据。MaskRCNN的开源code为Mask R-CNN - Inspect Balloon Training Data https://link.zhihu.com/?target=https://github.com/matterport/Mask_RCNN/blob/v2.1/samples

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：260096
    • 提供者：weixin_38728624

  1. 动手搭U-Net

  2. 动手搭建U-Net 我终于开始搭建第一个网络了，我决定拿UNet下手 论文中对该结构的描述是这样的： Network Architecture The network architecture is illustrated in Figure 1. It consists of a contracting path (left side) and an expansive path (right side). The contracting path follows the typical a

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：64512
    • 提供者：weixin_38599430

  1. End-to-end-for-chinese-plate-recognition:基于u-net，cv2以及cnn的中文车牌定位，矫正和端到端识别软件，其中unet和cv2用于车牌定位和矫正，cnn进行车牌识别，unet和cnn都是基于te

  2. 端到端的中文版识别 基于u-net，cv2以及cnn的中文车牌定位，矫正和端到端识别软件，其中unet和cv2用于车牌定位和矫正，cnn进行车牌识别，unet和cnn都是基于tensorflow的keras实现 环境：python：3.6，tensorflow：1.15.2，opencv：4.1.0.25，keras：2.3.1 整体思路：1。利用u-net图像分割得到二值化图像，2。再使用cv2进行边缘检测获得车牌区域坐标，连接车牌图形校正正，3。利用卷积神经网络cnn进行车牌多标签端到端识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：weixin_42117622

  1. 基于改进U-Net的磁共振成像脑肿瘤图像分割

  2. 针对医学图像分割中网络深度过深和上下文信息欠缺导致的分割精度降低等问题,提出了一种基于改进U-Net的磁共振成像(MRI)脑肿瘤图像分割算法。该算法通过嵌套残差模块和密集跳跃连接组成一种深度监督网络模型。为了减小编码路径和解码路径特征图之间的语义差距,将U-Net中的跳跃连接改为多类型的密集跳跃连接;为了解决网络过深导致的退化问题,加入残差模块,以防止网络梯度消失。实验结果表明,本算法分割肿瘤整体、肿瘤核心、增强肿瘤的Dice系数分别为0.88、0.84、0.80,满足临床应用的需求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38677244

  1. ResPr-UNet-3D去噪高效管道TF-keras：3D图像降噪使用改进的U-Net架构，可利用先前的图像。 使用基于keras和tf.data.Dataset API的高效张量流管道训练模型-源码

  2. ResPr-UNet-3D去噪高效管道-TF-keras 该存储库包含该论文的数据，代码和结果。带有3D图像降噪Proc的图像优先残差U-Net网络。 欧元。 信号处理。 Conf。 EUSIPCO，第1264-1268页，2020年。（hal-02500664） 我们提出了一种改进的U-Net架构（ResPrU-Net），该架构利用先前的图像进行3D图像降噪。 先前的图像与输入串联在一起，并通过剩余连接连接到输出，如下图所示 ResPrU-Net背后的思想基于先前提出的变分方法SPADE

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42131618

  1. MU-Net：使用MobileNetV2上的转移学习方法在移动环境中进行巩膜分割的U-Net模型-源码

  2. 网络 使用MobileNetV2上的转移学习方法在移动环境中进行巩膜分割的U-Net模型 该存储库包含使用Keras和Tensorflow的U-Net架构的实现，其背后支持Tensorflow，以使用转移学习方法对Sclera进行分段。 1-建议的方法 所提出的方法采用了以MobileNetV2类特征为条件的U-Net启发模型来分割眼睛的巩膜和背景，其中对MobileNetV2模型应用了两阶段的微调。 数据通过不同的模型进行了扩充。 在我们的方法中，我们将U-Net [U-Net]与预训练的M

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42165583

  1. 基于改进U-net的遥感影像建筑物提取

  2. 针对在遥感影像建筑物提取过程中,建筑物与周围环境信息混淆导致提取精度下降的问题,提出了一种低维特征信息增强的改进U型卷积神经网络(U-net)模型,用于遥感影像建筑物的提取。借鉴医学影像分割中应用广泛的U-net模型对建筑物进行提取;考虑到在网络传播过程中低维细节信息逐级削弱,在特征金字塔中的特征图与扩张路径同级上的特征融合前,先与上一层级的特征图进行融合,进一步优化了提取结果的边缘提取精度。在覆盖范围约340 km 2的遥感影像数据集上进行实验,结果表明本文提出的方法在交并比、像素精度和Kap

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38650508

  1. 基于混合损失函数的改进型U-Net肝部医学影像分割方法

  2. 针对现有方法对肝部医学影像分割上的不足,提出了一种用于对肝部医学影像进行分割的改进型U-Net结构。在上采样过程中只复制池化层特征,以减少信息丢失;同时引入残差网络对初步分割图像进行循环精炼,实现高层特征与低层特征的融合;利用对边界敏感的新型混合损失函数对图像进行细化处理,得到更为精确的分割结果。实验结果表明,肝脏图像和肝脏肿瘤图像的Dice系数分别为96.26%和83.32%。相比传统的U-Net,所提网络可以获得更高级的语义信息,进一步提高对肝脏和肝肿瘤图像的分割精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_38540819

  1. 时尚服装分析：TensorFlow中的FCN，U-Net模型实现用于时尚服装分析-源码

  2. TensorFlow中的时尚解析模型 这是我们的Fashion Fashion Parsing项目的源代码。 （韩国首尔科技公司的EMCOM Lab） （FCN）的Tensorflow实现。 TensorFlow实现 基于U-Net的改进网络 该实现主要基于论文作者提供的参考代码。 目录结构 ├── parseDemo20180417 │   └── clothparsing.py ├── tests │   ├── __init__.py │   ├── gt.png │   ├── in

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：142336
    • 提供者：weixin_42099530

  1. 脑分割：使用U-Net在基于MRI的深度学习中进行颅骨剥离和FLAIR异常分割-源码

  2. 脑分割 这是用于论文中使用的深度学习细分的源代码 它采用类似于U-Net的网络进行颅骨剥离和FLAIR异常分割。 该存储库包含一组用于数据预处理（MatLab），训练和推理（Python）的功能。 提供了经过训练的模型的权重，这些权重可用于基于深度学习的头骨剥离或在不同数据集上的微调。 如果您使用我们的模型或砝码，请引用： article{buda2019association, title={Association of genomic subtypes of lower-grade g

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42102358

  1. 医学成像机器学习-U-Net：TUM_MLMI_SS16：卷积神经网络使用U-Net架构从另一种方式预测大脑MRI扫描的一种方式-源码

  2. 医学影像中的机器学习--U-Net 是用于生物图像分割的卷积神经网络（CNN）。 为了保留更精细的特征图，使用了跳过连接来补充更深层中的数据。 在这项工作中，将相同的体系结构用于MRI脑部扫描，以预测一种给予另一种的方式。 这是通过将以两种不同方式扫描的原始MRI体数据切成可在网络上进行训练的2D图像来完成的。 该网络是使用 （用于CNN的MATLAB工具箱）实现的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：93323264
    • 提供者：weixin_42116672

  1. 基于改进U-Net视网膜血管图像分割算法

  2. 针对视网膜图像中血管细小而导致其分割精度低等问题,通过在U-Net网络中引入Inception、空洞卷积与注意力机制等模块,提出一种改进U-Net视网膜血管图像的分割算法。首先,在编码阶段增加Inception模块,采用不同尺度的卷积核对图像进行特征提取,以获得其多尺度信息;然后,在U-Net网络的底部增加级联空洞卷积模块,以在不增加网络参数的情况下扩大卷积操作的感受野;最后,在解码阶段为反卷积操作设计了注意力机制,将注意力机制与跳跃连接方式相结合,聚焦目标特征,以解决权重分散等问题。基于标准图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38692100

  1. 基于注意力U-Net的脑肿瘤磁共振图像分割

  2. 针对全卷积神经网络在图像分割中信息遗失、依赖固定权重导致分割精度低的问题,对U-Net结构进行改进并用于脑肿瘤磁共振(MR)图像的分割。在U-Net收缩路径上用注意力模块,将权重分布到不同尺寸的卷积层,有助于图像空间信息和上下文信息的利用;用残差紧密模块代替原有卷积层,能够提取更多的特征并促进网络收敛。基于BraTS(The Brain Tumor Image Segmentation Challenge)提供的脑肿瘤MR图像数据库,对提出的新模型进行验证,用Dice分数评估分割效果,获得肿瘤整

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38705874

  1. 运行属于自己的U-net网络

  2. U-net的运行 作为信管的大二新生，在深度学习方面可谓是一个小白，三个多星期，在度娘和博客的帮助下终于成功运行了我的U-net的网络，用了另一个博主的代码，具体实现过程如下，希望能够让大家少走一些弯路： 参考链接 参考代码 环境准备 下载 anconda3.4.2（python 3.5） 可以在清华镜像网站下载：下载地址 环境搭建tensorflow1.4.0+keras2.1.3，一定要注意两者的兼容性问题，否则会一直报错。可以先将tensorflow的whl文件下载下来，安装的时候直接在a

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_38515573
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