医学图像分割--U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentationhttps://arxiv.org/abs/1505.04597Code: https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/这里我们将 FCN 修改为 U-Net,主要是上采样阶段,我们同样也有
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
https://arxiv.org/abs/1505.04597
Code: https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/
https://github.com/zhixuhao/unet
https://github.com/yihui-he/u-net
http://blog.leanote.com/post/zongwei/Pa
http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50268555
这里我们将 FCN 修改为 U-Net,主要是上采样阶段,我们同样也有许多特征通道,这样网络可以传递更多的 context 信息到 higher resolution 网络层
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.
针对医学图像训练数据的问题,这里我们对训练数据使用 excessive data augmentation by applying elastic deformations
对于生物医学图像分割,elastic deformations 对于invariance的学习还是很有效的。
对于输入尺寸很大的图像,我们采用 Overlap-tile strategy
Ranking on the EM segmentation challenge
Result on the ISBI cell tracking challenge
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