UNet-family:与UNet相关的模型的论文和实现
介绍
自2015年以来， UNet在医学图像分割方面取得了重大突破，开启了深度学习的时代。 后来的研究人员在UNet的基础上做了很多改进，以提高语义分割的性能。
在这个项目中，我们已经编译了近年来与UNet（ UNet family ）有关的语义分割模型。 我的实现主要基于pytorch ，其他实现是从原始论文的作者或优秀存储库中收集的。 作为记录，该项目仍在建设中。 如果您有任何建议或问题，请提出问题或通过电子邮件与我联系。
此外，为什么UNet神经网络在医学图像分割中表现良好？ 您可以从在纸湖的中找出。
网络家庭
2015年
U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络（MICCAI）[] [ ] [ ]
2016年
V-Net：用于体积医学图像分割的全卷积神经网络[] [ ] [ ]
3D U-Net：从稀疏注释中学习密集的体积分割[] [ ]
2017年
H-Dens
文件下载
资源详情
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评论信息
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