UNet相关论文
针对视网膜血管结构复杂，对比度较低及边界模糊等问题，构建了一种改进的Unet模型来自动分割视网膜血管。该算法在Unet基础上引入了选......
红外图像处理是实现电气故障诊断的有效手段，而电气设备分割是故障检测的关键环节。针对复杂背景下红外图像电气设备分割难问题，本文......
为了提升原棉混合杂质图像的分割准确率和时效性,提出一种改进UNet模型的原棉杂质分割算法。在ResNet50结构基础上设计新的编码模......
医学图像分割是医学图像处理中极为重要的一环,其发展将对可视化技术,疾病诊断和术后评估等方面有着重要影响。鉴于切片图像中病变......
针对遥感影像水体提取网络模型特征捕捉能力差的问题，提出一种轻量级Unet模型。基于原Unet的编码-解码结构，使用轻量级网络MobileNet......
脊柱医学图像质心定位与椎骨分割在脊柱手术引导中具有重要意义，如何准确定位脊柱质心与分割椎骨已经成为重要的研究课题。近年来，随......
乳腺癌肿瘤细胞（MCF-7）的研究对乳腺癌的诊断和治疗具有重要意义。相比其他的语义分割模型，UNet网络在医学影像领域具有更加优秀的表......
精确的胰腺医学图像分割在胰腺疾病的术前诊断，手术计划以及术后评估中均具有重要意义.相较于肝脏和肺，胰腺在不同个体上的形态体积......
为了对新冠肺炎CT图像进行精确分割，在Unet模型基础上，设计了一种基于主成分分析的改进Unet模型。在提出的方法中，先用PCA对新冠肺炎C......
心血管疾病是世界上主要死亡原因之一,它的诊断和后续治疗需要依靠多种心脏成像方式,包括超声造影、计算机断层扫描和核磁共振成像......
遥感图像变化检测长期以来都是遥感领域的重要的研究方向。传统的深度学习语义分割模型难以充分地提取两期遥感影像中的变化信息，为......
复杂电磁环境下精准检测跳频信号是实施跳频信号侦查的先决条件。针对复杂干扰下跳频信号难以检测的问题，本文提出一种名为时频语义......
根据2021年发布的最新统计结果,在所有确诊癌症病人中,乳腺癌的发病率占比第一,并逐渐成为最主要的致死原因之一。采用超声CT对病......
在现代社会人们的安全意识日益强烈的时代背景下,生物特征识别技术以其优越的可靠性和便利度,为人们的身份认证问题提供了高效且安......
机制砂是机制砂混凝土的细骨料,其质量优劣对机制砂混凝土的强度、工作性、耐久性等性能影响十分显著,而其石粉含量决定着机制砂的......
近年来,有关盲源分离的研究越来越多,盲源分离也被应用到生产生活的方方面面。从1953年Colin Cherry提出的“鸡尾酒会问题”,到如......
文章提出深度神经网络的方法,将分治策略引入到人流量统计问题中.这个方法以VGG16作为特征编码网络,UNet作为解码网络,将人流量统......
在CT图像中进行骨骼分割对于许多医疗任务而言都是十分重要的过程。它是骨折定位和诊断骨病的基础,可以帮助放射科医生进行医疗决......
混凝土结构和钢结构在生活中随处可见,它们在工业生产、交通运输以及建筑工程中扮演极为重要的角色。这些结构在生产制造过程中可......
计算机断层成像（Computed Tomography,CT）的出现,极大地促进了医学影像技术的发展,对于各种疾病的诊断治疗,也具有十分重要的意义。......
为了满足光学航拍图像中电力线检测的实时性和高精度,提出了一种轻量级Fast-Unet网络电力线检测方法.它以Unet语义分割网络为基础,......
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是深度学习的最重要的网络之一,基于CNN的语义分割是当前研究的热点之一,Unet是......
目的 探讨改进型Unet网络技术对脑CT图像出血区域识别与分割的性能及其应用价值.方法 回顾性纳入476份自发性脑出血(spontaneous i......
精准的心脏图像分割在很多疾病的诊断和后续的治疗中有至关重要的作用,比如心脏右心室（RV）的结构和功能与大多数心脏疾病有关,包括肺......
针对脑胶质瘤分割困难,医生工作量大并且人工勾画的准确性高度依赖医生的经验,存在不能保证勾画的准确率等问题,文章提出了基于Une......
现阶段无人驾驶汽车主要依靠视觉技术来完成车辆的环境感知,在道路识别领域,视觉技术能准确识别出道路可行驶区域.为了增强无人驾......
针对深度神经网络参数量大、严重消耗硬件运算资源的问题,提出一种改进型的UNet相位图像解缠绕的轻量化网络模型(G-UNet).该网络利......
为了解决计算机断层成像(CT)稀疏解析重建过程中产生条状伪影的问题,在经典的UNet网络结构的基础上,提出了多残差UNet(Mr-UNet)网......
基于高分辨率遥感影像的建筑物提取具有重要的理论与实际应用价值,深度学习因其优异的深层特征提取能力,已经成为高分影像提取建筑......
目的针对计算机断层成像(CT)稀疏重建过程中产生条状伪影的问题,本文提出了一种基于对抗式多残差深度神经网络的CT图像高精度稀疏......
太阳能是一种绿色环保的新能源，屋面太阳能的开发是应对能源危机的有效手段之一。大型工业建筑的屋面具有单体面积大、形状规则......
裂缝对公共设施而言存在着安全隐患,因此裂缝检测是公共设施进行维护的重要手段.由于裂缝图像中存在噪声、光线、阴影等因素干扰,......
目前,患者CT数据呈现指数型增长,该数据量给影像科的医生造成严重的负担,医生高强度的阅片工作容易造成漏诊误诊的事实。为了提高......
绿潮一直是我国沿海区域重点关注的问题,不但给国家环境造成了大量的污染,而且对滨海旅游业、海洋渔业和养殖业造成了一定的威胁。......
医学图像分割是医学图像处理领域中的一项基础任务,其目的是提取医学图像中的感兴趣区域(Region of Interest,ROI)辅助医生诊断疾......
肺癌是全世界死亡率最高的癌症之一,使用图像处理技术去研究肺癌诊断有很重要的现实意义。传统的方法是基于肺部CT图像分割,人工肉......
基于语义分割神经网络UNet,利用GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)卫星传感器数据,构建出能够有效提取大型漂浮藻类的深度学......
针对城市土地资源变化检测工作繁杂、工作量大、自动化程度低等问题,本文提出一种基于深度学习模型的高分辨率遥感影像建筑物变化......
细胞图像分割一直是医学图像领域的重要研究对象。在白细胞图像分割领域,由于白细胞类型多样导致细胞形态各异,加大了分割的难度。......
滨海湿地位于陆地系统与海洋系统的过渡地带,是国家重点保护的湿地环境之一。随着湿地保护工作的进行,通过专家组进行实地勘察已不......
从图像中分割出肝脏和肝肿瘤是肝部疾病诊断重要手段之一,现有基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法通过为输......
眼部疾病如糖尿病视网膜病变和糖尿病性黄斑病变,是导致全球失明的主要原因.眼科医生的视网膜图像评估是视网膜病理学鉴定的重要步......
目的青光眼和病理性近视等会对人的视力造成不可逆的损害,早期的眼科疾病诊断能够大大降低发病率。由于眼底图像的复杂性,视盘分割......
斑马线是道路交叉口的重要安全标志,准确的检测出斑马线能有效的提高交叉路口行驶的安全性。本文在Unet网络的基础上,将其主干特征......
