matlab图片叠加的代码image_segmentation 并检测各种规模的裂缝。 基本数据包括在国家航空大学（乌克兰）进行的金属样品疲劳测试过程中拍摄的图像。 在疲劳测试期间，以指定的时间间隔捕获标本。 每次试样测试的结果是一排图像，裂纹逐渐增大。 每个标本的图像都经过了预处理，从而使裂纹在每个图像行的动态变化的基础上突出显示。 初始图像和预处理后图像的示例（放大到裂纹区域） 在对来自不同样本的图像进行预处理之后，将测试合并到单个数据集中。 对于每个图像，遮罩都是使用matlab代码创建的，因为它具有在图像上绘制的简单功能。 使用创建的数据集，对u-net模型进行了训练。 损失功能专门针对当前任务进行了修改。 由于裂缝区域相对于图像大小（1080x768）小，因此遮罩的0像素比1像素多得多。 可以使用通常的损失类别加权，但是这种方法可以训练模型，而忽略小裂缝。 因此，减肥是专门针对每个图像示例的（训练前叉大小选择为等于1）。 然后，在每次训练迭代中，算法将训练模板的0和1像素的数量进行比较，并根据类别与类别的比率调整损失权重。 下方显示了来自验证图像的模型输出结果。 输入图像有裂

Unet知识总结.docx

UNet3plus_pth UNet3 + / UNet ++ / UNet，用于Pytorth的深度自动人像抠像中 依存关系 Python 3.6 PyTorch> = 1.1.0 火炬视觉> = 0.3.0 未来0.18.2 matplotlib 3.1.3 的numpy 1.16.0 枕头6.2.0 protobuf 3.11.3 张量板1.14.0 tqdm == 4.42.1 数据 该模型从零开始使用18000张图像进行了训练（数据通过2000images进行了扩充）。训练数据集来自“ 。 您可以在百度云中下载 。 密码：ndg8仅用于学术交流，如果有报价，请告知原始作者！ 我们通过旋转和缩放来增加图像的数量。 使用四个旋转角{-45°，−22°，22°，45°}和四个刻度{0.6、0.8、1.2、1.5}。 我们还应用了四个不同的Gamma变换来增加颜色变

用于裂纹检测的U-Net深度学习模型 概括 Prenav用于裂缝检测的全卷积网络（FCN）模型（在2019年和2020年初）运行良好，但是要理解为什么要弄清楚为什么会犯错误，我们很难理解。 我们希望使用更简单易懂的深度学习模型架构，以建立更好的见解，从而真正提高裂缝检测模型的准确性和召回率。 U-Net体系结构是此的理想选择。 我们用作起点的代码是一个教程，因此旨在使其易于理解。 我们从这个TensorFlow教程开始： 我们修改了它： 对于裂纹检测任务 使用OpenImageIO读取和处理exr文件 要输出显示以下内容的有用图像： 具体的 人类标签标记为裂缝的像素 模型分类为裂缝的像素。 尽管我们的重点是使用更简单的深度学习模型架构来了解该模型在裂缝检测任务中的作用，但我们发现训练有素的U-Net模型也为我们提供了很好的精度，并让我们回想起了这项任务。 绝对是胜利。 介绍 讨论

带有NFBS公共数据集的MRI颅骨剥离 MRI颅骨剥离 结果： 在测试图像上（属于同一组{NFBS数据集}）： 在自定义图像上（属于不同的集合{图像版权归BrainSightAI}）：

变压器-Unet 使用变压器编码器的Unet实现

裂纹分割 在这里，我提出了针对路面和混凝土材料的裂纹分割问题的解决方案。 在本文中，我描述了我尝试使用的方法，数据集并演示了结果。 我的方法基于UNet网络，并在两种流行的体系结构上学习迁移：VGG16和Resnet101。 结果表明，在实际情况中可能发生的各种情况下，大型的裂纹分割数据集有助于提高模型的性能。 内容 推理结果预览 以下是几个测试用例的结果。 有关更多测试案例的结果，请参见./test_results文件夹下的图像。 概述 裂纹分割是结构研究中的重要任务。 例如，在桥梁调查项目中，控制对象完成工作以使其在桥梁周围飞行以拍摄不同桥梁表面的图片。 然后，计算机将对图片进行处理，以检测桥梁表面上可能被损坏的潜在区域。 模型越准确，处理这些图像所需的人工就越少。 否则，操作员将不得不检查每个图像，这很无聊且容易出错。 此任务中的一个挑战是该模型对噪声和其他物体（例如裂缝上的苔藓，标

医学图像的语义分割 Unets在Keras X线片中肺分割的实现 关键细节 用Keras实现Unet 基于工作 从获得的用于训练的分段数据 物品 细节 输入 256 x 256灰度X射线图像 输出 256 x 256分割图 火车图像 110 手动火车口罩 110 验证图片 28岁 手动验证蒙版 28岁 感谢为的keras实现 改进了在keras中与图像生成器一起动态运行并在训练时进行扩充的功能 依存关系 凯拉斯2.1.5 脾气暴躁的1.14.2 OpenCV2.4.9.1 只是用它来写和调整图像大小 如果愿意，可以用PIL代替 注意事项 运行时，请确保X射线和图像位于单独的文件夹中并具有相同的标签 在data /中遵循类似的文件夹层次结构可以使您的工作更轻松；） 奔跑的Unets # Initialize the Unet u1 = Unet () # Round one

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各种Unet模型用于图像分割的实现-Unet，RCNN-Unet，注意力Unet，RCNN-Attention Unet，嵌套式Unet细分Unet细分-Pytorch-Nest-of-Unets各种Unet模型用于图像分割的实现UNet- U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络https://arxiv.org/abs/1505.04597 RCNN-UNet-基于U-Net的递归残差卷积神经网络（R2U-Net）用于医学图像分割https：// arxiv。 org / abs / 1802.06955 Attention Unet-Attention U-Net：学习在哪里寻找胰腺https://arxiv.org/abs/1804.03999 RCNN-Attentio