【深度学习】图像特征提取与通道数问题(基于U型网络)
【深度学习】图像特征提取与通道数问题(基于U型网络)
1 医学图像特点
2 卷积核与图像特征提取2.1 卷积2.2 图像处理2.3 边缘检测卷积核2.4 图像锐化卷积核2.5 高斯滤波
3 关于图像三通道和单通道的解释
4 pytorch 修改预训练模型(全连接层、单个卷积层、多个卷积层)
1 医学图像特点
1.图像语义较为简单、结构较为固定。我们做脑的,就用脑CT和脑MRI,做胸片的只用胸片CT,做眼底的只用眼底OCT,都是一个固定成像,而不是全身的。由于本身结构固定和语义信息没有特别丰富,所以高级语义信息和低级特征都显得很重要(UNet的skip connection和U型结构就派上了用场)。举两个例子直观感受下。
2.数据量少。医学影像的数据获取相对难一些,很多比赛只提供不到100例数据。所以我们设计的模型不宜多大,参数过多,很容易导致过拟合。
原始UNet的参数量在28M左右(上采样带转置卷积的UNet参数量在31M左右),而如果把channel数成倍缩小,模
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