u-net model | BriefGPT - AI 论文速递

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BloodCell-Net: 人体所有微观血细胞图像的轻量级卷积神经网络分类
通过深度学习方法，我们提出了一种自动化的血细胞分类和计数系统，利用 U-Net 模型进行血细胞分割，并应用 BloodCell-Net 方法对血细胞进行分类，实现了令人印象深刻的性能指标。
PDF3 months ago
依赖于条件的一维信号转换的 (非) 配对信号转换
通过使用一维条件生成对抗网络，将二维图像转化为一维信号，并通过量化相关性和误差来验证这种转化的可行性。
PDF4 months ago
Spannotation：基于高效图像标注的自主导航语义分割增强
Spannotation 是一种用于自主导航任务中图像语义分割的开源用户友好工具，通过对农作物行、越野地形和城市道路等不同环境进行评估，证明其生成准确分割掩模的有效性，同时提供了较短的注释时间和高性能的 U-Net 模型，目前已受到广泛应用
PDF4 months ago
压缩光场显示中的图像质量、均匀性和计算改进：基于 U-Net 的研究
我们采用 U-Net 模型对压缩光场合成进行研究，与基于堆叠卷积神经网络和迭代算法的方法相比，该方法具有更好的图像质量、均匀性和较少的计算量。
PDF6 months ago
日本的亚米地表覆盖物绘制
利用深度学习方法，通过低成本的标注方式，首次实现了在日本全国范围内对八个类别的亚米级土地覆盖进行地图绘制，该方法利用了全球亚米级土地覆盖基准数据集 OpenEarthMap 中 U-Net 模型，通过在训练失败区域重新训练模型，总体准确度提
PDF8 months ago
利用航空图像和 LiDAR-Informed U-Net 模型进行加利福尼亚次米级树高图绘制
利用 U-Net 模型和高分辨率航空影像对加利福尼亚州的所有树木的冠层高度进行了三维结构估测，在树高遥感建模方面取得了比全球模型更好的结果，表明了利用 National Agriculture Imagery Program 高分辨率影像进
PDFa year ago
使用鸟瞰图表示和深度学习在高速公路上进行车辆轨迹预测
本文利用鸟瞰图和卷积神经网络预测高速公路场景中的车辆轨迹，使用 U-net 模型作为预测核心，发现使用高斯表示车辆的 U-net 模型是性能最好的配置，预测误差比基准方法降低了 50%。
PDF2 years ago
AFTer-UNet：医学图像分割轴向融合 Transformer UNet
本篇论文提出了一种名为 Axial Fusion Transformer UNet (AFTer-UNet) 的方法，它结合了卷积层和 Transformer 的优势，同时考虑了切片内和切片间的长距离信息，在医学图像分割中优于现有技术。
PDF3 years ago
高分辨率卫星遥感影像下的大陆尺度建筑物检测
本文使用 50cm 卫星图像，通过建筑检测模型训练管道，对非洲进行了建筑物检测，包括模型体系结构、损失函数、正则化、预训练、自训练和后处理等方法，取得了较好的性能。
PDF3 years ago
CVPRSkeletonNet: 将形状像素转换为骨架像素
本文介绍了一种基于 U-net 模型和 HED 架构的方法，用于通过提取形状像素中的骨架像素来训练模型，以达到准确提取 89 种不同物体的骨架的目的，其 F1 分数达到了 0.77。
PDF5 years ago
一种新的以焦点 Tversky 目标函数为基础的改进型 Attention U-Net 用于病灶分割
提出了一种基于 Tversky 指数的广义 focal loss 函数来解决医学图像分割中数据不平衡的问题。在小的结构如病变方面，相较于常用的 Dice loss，我们的损失函数在精确率和召回率之间取得了更好的平衡。通过在图像金字塔中加入上
PDF6 years ago