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。

这里写图片描述

对于输入尺寸很大的图像,我们采用 Overlap-tile strategy
这里写图片描述

这里写图片描述

Ranking on the EM segmentation challenge
这里写图片描述

Result on the ISBI cell tracking challenge
这里写图片描述

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