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- [论文笔记] UNet++ - 知乎
UNet++增强了各种尺寸对象的分割质量，这是对固定深度UNet的改进； Mask RCNN++（具有UNet++设计的Mask R-CNN）在执行实例分割任务方面优于原始Mask R-CNN； 剪枝过的UNet++模型可实现显着的加速，同时仅显示出适度的性能下降。
- Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？ - 知乎
原始UNet的参数量在28M左右(上采样带转置卷积的UNet参数量在31M左右)，而如果把channel数成倍缩小，模型可以更小。 缩小两倍后，UNet参数量在7 75M。 缩小四倍，可以把模型参数量缩小至2M以内，非常轻量。
- 关于U-Net的魔改到了什么程度了？ - 知乎
为了增强 UNet-based 模型上形状先验的可解释性，本文提出了一个形状先验模块 SPM ，可以明确地引入形状先验以促进不同数据集上的分割性能。 所提方法在 BraTS 2020、VerSe 2019 和 ACDC 三个主流的数据集上均实现了最先进的性能。
- 关于U-Net的魔改到了什么程度了？ - 知乎
UDTransNet：一个医学图像分割新框架，可以来解决 U-Net 中的三个语义差距，引入双注意力Transformer和解码器引导的重新校准注意力模块，以实现高性能的医学图像分割！
- 什么是U-Net模型? - 知乎
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- diffusion预测噪声为什么用UNET模型呢？ - 知乎
至于一开始为什么会使用UNet，因为Noise本身其实是一个很特殊的信息，并不适用于传统的神经网络来学习。UNet因为独特的Skip connection架构可以很好的学到Noise里的高频信息，如果尝试用带FC层的神经网络来预测Noise，效果会非常炸裂（字面意义）。
- U-Net分割网络为什么对样本量小的训练集，效果依然很好？ - 知乎
在实验部分，ege-unet 在两个公开皮肤病变分割数据集（isic2017和isic2018）上进行了验证，展现出了超过现有方法的表现。 在 ISIC2017 数据集上，相比于更大的模型，比如 TransFuse ， EGE-UNet 不仅有更优的性能，而且显著减少了参数和计算量，分别达到494倍和160倍。
- 小白如何快速搭建一个Res-Unet模型？ - 知乎
小白如何快速搭建一个Res-Unet模型？ 事情是这样的：本人大一，进了个大创组，我要负责算法的优化，负责人给我指的方向是用深度学习，也把参考论文发给我的了，目前的基础是会用点python，co…
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