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逐层评估U-Net
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我正在尝试使用keras和tensorflow来训练我的U-Net模型进行图像分割。然而，我的损失值都是NaN，预测结果也是黑色的。我想一层一层地检查U-Net，但我不知道如何提供数据以及从哪里开始。我检查每一层的意思是，例如，我想将我的图像馈送到第一层，并查看第一层的输出，然后移动到第二层，直到最后一层。我只想看看每一层的输出是如何产生的，并检查NaN值是从哪里开始的。非常感谢你的帮助。 这些是我的密码。
浏览 17提问于2021-04-20得票数 1
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我使用pytorch来评估前馈网络的梯度，但只用于与前两层相关的参数子集。由于反向传播是逐层进行的，我想知道:为什么计算速度快于计算整个网络的梯度？
浏览 5提问于2022-08-23得票数 1
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无论如何，为了进一步训练这个模型，我想在现有的模型中增加U-net层，并且只训练u-net体系结构的层，并以移动网模型帮助作为骨干。问题:移动网模型的最后一层是维度(7x7x1024)，这是一个RelU层，我希望将其重新构造为(256x256x3)，这可以被U-net输入层理解。
浏览 5提问于2019-12-03得票数 1
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基于U网的图像分割
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我想弄清楚用U-NET进行语义分割是否有效.我们是在训练内核来提取特征，还是在最后训练一个完全连接的层？还是两者都有？因为基于这个图像：
我不认为在最后需要一个完全连接的层。如果我们只是训练我们的内核，U-net将只做图像分割。我找不到“如何训练用于图像分割的unet模型”的资源，所以我想在这里问一问。提前感谢
浏览 6提问于2022-01-18得票数 -1
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我是计算机视觉的新手，正在尝试训练一个模型，该模型采用正常的3通道图像(RGB)并给出输出，这只是一个简单的二进制掩模。据我所知，名为Unet的架构是这样做的。例如，TernausnetV2在kaggle竞赛中表现得非常好。在这种模型架构中，我认为的输入和输出是正确的吗？ 我有3通道图像(RGB)和二进制蒙版图像(大小与3通道图像相同，所有值都是1或0)。感谢你在前文中的帮助。
浏览 106提问于2019-09-22得票数 1
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UNET架构就像是前半部分的编码器和后半部分的解码器。在简单的自动编码器中，我们不使用Transpose2D Conv。上采样是如何发生的，如果我们在自动编码器中使用Transpose2D，它与UNET有什么不同？
浏览 57提问于2021-02-03得票数 0
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确定哪种深度学习模型体系结构更好
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我正在解决一个特定的分割任务，使用两个版本的U-net架构--第一个是经典的U-net，另一个是注意U-net。目前，我正试图确定哪一个更适合我的特定用例。例如，假设我训练了两个模型(一个接一个，使用相同的体系结构，比如U-net)，而对于所选的测试数据，第一个模型的准确率为98.5%，而另一个模型的准确率为97.5%。然后使用另一个体系结构(注意U-net)训练另外两个模型，例如: 97.6%和98%。
问题是，第三个受过训练的模型可以给我95%的价值。由于这些“随机”结果的范围，我不知道如何评
浏览 0提问于2021-11-02得票数 1
在深度学习U-net中，下采样公式是(w-k+2*p)/S +1，但这里我必须计算上采样公式，假设当前层大小为8x8x32到下一层大小为16X16x32，则此上采样计算的公式是什么。
浏览 1提问于2020-08-30得票数 0
经过研究，我证实了在大多数情况下，逐功能文件夹结构优于逐层文件夹结构。为了获得一些参数，我们可以阅读以下文章，甚至是。但是，我发现的所有DDD项目示例都是逐层包生成的，大多数情况下遵循如下结构：├──配置├──基础设施因此，我的问题是:为什么DDD社区不遵循逐项功能，即使在大多数情况下它显然是优越的我们应该在DDD中使用逐功能包吗？如果是的话，怎么做？
我提到，我不是在说，而是指微服务体系结构的特殊情况，在这种情况下，逐层
浏览 0提问于2019-03-19得票数 16
我使用一个预先训练好的vgg16作为U-Net分割模型的主干。我的代码运行得很好，但我想知道是否有一种方法可以从功能层中删除填充？
在预先训练的vgg16模型的源代码中，填充似乎被设置为1 。
浏览 10提问于2019-11-20得票数 0
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在U-Net中，我需要连接卷积层，一个在收缩路径中，另一个在扩展路径中(Fig1。1.在论文中)。
然而，它们的大小不匹配，所以我必须在连接之前调整卷积层的输出大小。
浏览 8提问于2018-02-20得票数 0
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我真的厌倦了逐层传递单个道具，因为我必须逐层添加"propA={this.props.propA}“，如果有新的参数，则逐层添加。或者我应该传递所有的道具，这是我不喜欢的，这意味着要一层一层地传递所有的道具。1逐层传递单个道具，如果有新道具需要逐层传递，则添加道具进行
浏览 0提问于2018-05-28得票数 0
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图像分割Tensorflow教程
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在这个tf tutorial中，U-net模型被分成两个部分，第一个部分是他们使用Mobilenet的地方，它是不可训练的。在第二部分中，我不能理解所有层都在训练什么。据我所知，只有最后一层conv2dTranspose似乎是可训练的。我说的对吗？ 如果我是这样的话，怎么可能只有一个层能够完成像分割这样复杂的任务？
浏览 15提问于2020-07-05得票数 2
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按需要呼叫的简单示例
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在阅读了之前的一些文章之后，我发现Haskell使用了这种评估。还有其他的编程语言支持这个特性吗？我读到了Scala的逐名呼叫，我也明白，逐名调用和按需要调用是相似的，但不同的是，按需要调用将保留评估值。但是我真的很想看到一个真实的例子(它不一定在Haskell中)，它显示了逐需要呼叫。
浏览 1提问于2019-01-18得票数 5
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我不太明白以下几点：在用于生物医学图像分割的略为修改的FCN版本( )中，主要的区别似乎是“与订约路径中相应裁剪的特征映射相连接”。
浏览 0提问于2018-05-08得票数 10
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我得把它一层层地表现出来。为此，我正在使用LayerDrawble。这意味着它不能逐层显示整个3幅图像。更新我需要这样的视图，第一张也是最后一张在层中对齐的图像。我已经做好了杰森的回复。图像逐层显示。但它的底部有一些奇怪的外观..。
浏览 5提问于2015-08-21得票数 0
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我正在构建一个UNET模型。我被困在一件事上，如果我们必须将两个图像作为输入传递给UNET，我们可以通过连接它们来完成它，就像下面的代码一样for _ in range(num_inputs):x = concatenate(inputs)但是，
浏览 5提问于2021-02-06得票数 5
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目前，我试图实现一个类似于Unet的CNN，现在我想在我的非顺序模型中包括批化层，但现在并不是这样。
浏览 5提问于2017-09-20得票数 3
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