[论文笔记] UNet++: Redesigning Skip Connections to Exploit Multiscale Features in Image Segmentation说在前面个人心得： 大概是去年在知乎刷到周博本人写的文章，文章里对动机 …

UNet最早发表在2015的MICCAI上，短短3年，引用量目前已经达到了4070，足以见得其影响力。 而后成为大多做医疗影像语义分割任务的baseline，也启发了大量研究者去思考U型语义分割 …

2020年4月27日 · 图1给出了UNet、UNet++和UNet 3+的简化概述。与UNet和UNet++相比，UNet 3+结合了多尺度特征，重新设计了跳跃连接，并利用多尺度的深度监督，UNet 3+提供更少的 …

2024年2月6日 · 小白如何快速搭建一个Res-Unet模型？ 事情是这样的：本人大一，进了个大创组，我要负责算法的优化，负责人给我指的方向是用深度学习，也把参考论文发给我的了，目前 …

一开始，U-Net，就是源于，解决医疗领域，样本不丰富，高效利用样本，这是一个切入点。 详见： AI采英：深度学习·CNN模型 (1)：从FCN到U-Net TimeLines： 20.4 浙大等提 …

而且，SD3的技术报告中其实也对不同的架构设计做了对比，这里的对比包括DiT，CrossDiT， UViT。 这里的CrossDiT就是增加text cross-attention，DiT是文本tokens和图像tokens拼接在 …

UNet也是老架构了，15年发布的，现在的UNet和以CNN为基础的传统的UNet有很大区别。 现在也有不使用UNet的模型，比如DiT。 其次现在的UNet和最开始的传统CNN UNet也有很大的区别。

U-Net中没有 全连接层， 通过互连卷积与 反卷积 过程中的特征，将上下文信息传递到更高层，实现了信息补充；另外，其 网络深层的卷积特征图中包含了分割的抽象特征，有利于像素分 …

在扩散模型中，为什么要使用unet网络，为什么要使用时间编码？ 关注者 4 被浏览

以 U-Net 为例，我们可以逐步优化模型结构，包括调整编码解码结构、引入多尺度特征融合、引入边界细化模块以及轻量化设计。以下是每一步的优化思路和基于 PyTorch 的迭代代码实现。