U-Net
論文結構
前人研究
Hence, Cireasan 的滑動窗口法:一次選定部分圖片,然後滑動計算,最後拼接得到一個比原來還大的圖片。
得出兩個明顯的缺點:
1、必須分批分割圖片訓練,重疊部分計算有冗餘
2、定位準確性和context使用量不可兼得
解釋:
1、圖片選取的部分越大,pooling 的層數就相應地增多,導致信息丟失地越多,定位越不準確;
2、圖片選取部分越小,network可以訓練或者識別的圖區就越小
新方法
U-Net:
U-Net是一種改良的CNN網絡,特點是網絡結構爲U字型,且沒有全連接層。
兩個部分組成:
1、壓縮路徑
2、拓展路徑
掛一下,待填坑