如下图结构,之后随着网络加深,模型准确率逐渐提高。 Inception Resnet 分别在InceptionV1-V4引入了残差模块,结构如下 Xception xception是对每一个通道进行卷积。即先通过1*1获得多通道信息,再使用3*3对每一个通道进行卷积,从而获得每一个通道的区域相关性,同时也借鉴了残差模块。结构如下: 所谓的对1*1卷积后的网...
在ImageNet数据集上对ViT进行了训练,在该网络上,ViT的top-1准确性达到了77.9%的最高分数。虽然VIT模型可以正常预测图片,但它与最好的,在ImageNet上训练的CNN卷积神经网络的85.8%精度还有一定的差距。 为了研究数据集大小对模型性能的影响,在各大数据集上训练了ViT ,并将结果与最新的CNN进行了比较。如先前介绍...
医学图像分割算法融合了众多方法论,从传统的基于阈值、区域生长、分裂合并、边缘检测等原理出发,逐步发展至包含区域相似性分析的水平集、区域竞争等高级算法,再到当今前沿的机器学习和深度学习技术,诸如 U-Net、全卷积网络 (FCN)、Mask R-CNN、DeepLab 等深度学习模型的广泛应用,极大地提升了分割的精度与效率。这个...