U-net图像分割
- 【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割
2014 年，加州大学伯克利分校的 Long 等人提出全卷积网络（FCN），这使得卷积神经网络无需全连接层即可进行密集的像素预测，CNN 从而得到普及。使用这种方法可生成任意大小的图像分割图，且该方法比图像块分类法要快上许多。之后，语义分割领域几乎所有先进方法都采用了该模型。
除了全连接层，使用卷积神经网络进行语义分割存在的另一个大问题是池化层。池化层不仅扩大感受野、聚合语境从而造成了位置信息的丢失。但是，语义分割要求类别图完全贴合，因此需要保留位置信息。本文将介绍两种不同结构来解决该问题。
本文介绍一种编码器-解码器结构。编码器逐渐减少池化层的空间维度，解码器逐步修复物体的细节和空间维度。编码器和解码器之间通常存在快捷连接，因此能帮助解码器更好地修复目标的细节。U-Net 是这种方法中最常用的结构。
作者Group官网：code and paper
U-net这篇论文的作者是参加一个ISBI的竞赛, 获得了不错的效果,然后将其的成果分享给大家,以供大家学习.http://brainiac2.mit.edu/isbi_challenge/ 这是ISBI的官网
参考代码
- 全卷机神经网络图像分割(U-net)-keras实现: 其 github
- U-net使用, 图像分割(边缘检测): 其github
- keras面向小数据集的图像分类（VGG-16基础上fine-tune）实现（附代码
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