Unet分割模型
Unet Segmentation Model
我正在尝试使用 unet 分割模型解决婴儿检测问题。我已经收集了婴儿图像、婴儿片段，并将成人图像作为负片传递（为此创建了黑色片段）。
那么如果我这样做是不是unet模型可以区分成人和婴儿？如果不是，我接下来要做什么？
这真的取决于你的数据集。
在训练过程中，Unet 将尝试学习图像中的特定特征，例如婴儿的形状、体型、颜色等。如果您的数据集足够好（例如包含大量婴儿示例和大量成人示例）一个单独的颜色并且图像尺寸不是那么高）那么你可能根本不会有任何问题。
但是，您的模型有可能在图像中遗漏了一些婴儿或成人。要解决这个问题，您可以做几件事：
- 在训练期间添加数据增强技术（例如随机裁剪、填充、亮度、对比度等）
- 您可以通过使用新方法替换 Unet 模型来使您的模型更强大，例如 Unet++ 或 Unet3+。根据 Unet3+ 论文，它似乎能够在医学图像分割任务中胜过 Unet 和 Unet++：
https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.08790.pdf
此外，我还找到了这个存储库，其中包含 Unet3+ 的干净实现，这可能会帮助您入门：
https://github.com/kochlisGit/Unet3-Plus
我正在尝试使用 unet 分割模型解决婴儿检测问题。我已经收集了婴儿图像、婴儿片段，并将成人图像作为负片传递（为此创建了黑色片段）。
那么如果我这样做是不是unet模型可以区分成人和婴儿？如果不是，我接下来要做什么？
这真的取决于你的数据集。
在训练过程中，Unet 将尝试学习图像中的特定特征，例如婴儿的形状、体型、颜色等。如果您的数据集足够好（例如包含大量婴儿示例和大量成人示例）一个单独的颜色并且图像尺寸不是那么高）那么你可能根本不会有任何问题。
但是，您的模型有可能在图像中遗漏了一些婴儿或成人。要解决这个问题，您可以做几件事：
- 在训练期间添加数据增强技术（例如随机裁剪、填充、亮度、对比度等）
- 您可以通过使用新方法替换 Unet 模型来使您的模型更强大，例如 Unet++ 或 Unet3+。根据 Unet3+ 论文，它似乎能够在医学图像分割任务中胜过 Unet 和 Unet++： https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.08790.pdf
此外，我还找到了这个存储库，其中包含 Unet3+ 的干净实现，这可能会帮助您入门： https://github.com/kochlisGit/Unet3-Plus