文章目录 MI-SegNet: Mutual Information-Based US Segmentation for Unseen Domain Generalization摘要方法实验结果 MI-SegNet: Mutual Information-Based US Segmentation for Unseen Domain Generalization 摘要 针对医

https://blog.csdn.net/qq_34606546/article/details/89434487 语义分割—对FCN、U-Net、SegNet的一点理解 最近在看语义分割的论文，有很多高级的方法，今天再回味了一下语义分割元老级的一些方法，在这里只写大概的理解，详细内容还是建议看论文 FCN FCN是元老，提出了全卷积网络，将原本网络顶层的全连接结构用卷积结构代替。这样就将

Unet 背景介绍： Unet 发表于 2015 年，属于 FCN 的一种变体。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像方面的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，比如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。 Unet 跟 FCN 都是 Encoder-Decoder 结构，结构简单但很有效。Encoder 负责特征提取，你可以将自己熟悉的各种特征提取网络放在这个位置。由于在医

前言：经过几个月的学习研究，在神经网络中训练多分类语意分割模型识别城市街景信息，终于在最近得到了理想中的实验结果。在我陷入对细节参数调整不当及诸多问题时，苦于没有一篇能够“面向新手编程”的博客。因而我在能够在解决一系列问题到达终点后总结这一路踩过的坑，希望对后来者有所帮助。 接下来就是用我训练完成的神经网络模型结合我所学专业（风景园林）研究领域问题完成论文撰写，希望能够投稿核心期刊成功。^ _^

HomePage: http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/ SegNet Paper: https://www.computer.org/csdl/trans/tp/2017/12/07803544.html Dropout as  Bayesian Paper: http://mlg.eng.cam.ac.uk/yarin/PDFs/NIPS_201