基于Tensorflow的常用模型,包括分类分割、新型激活、卷积模块,可在Tensorflow2.X下运行。
自己整理的一些tensorflow下ķeras实现的模型,可在Tensorflow2.X下运行
1、UNet -U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络 https://arxiv.org/abs/1505.04597
2、RCNN-UNet-基于U-Net的递归残积卷积神经网络(R2U-Net)用于医学图像分割 https://arxiv.org/abs/1802.06955
3、Attention Unet -Attention U-Net:学习在哪里寻找胰腺 https://arxiv.org/abs/1804.03999
4、RCNN-Attention Unet -Attention R2U-Net:只需将两个最新的高级作品集成在一起(R2U-Net + Attention U-Net)
5、嵌套的UNet -UNet ++:用于医学图像分割的嵌套U-Net体系结构 https://arxiv.org/abs/1807.10165
Unet-Segmentation-Pytorch-Nest-of-Unets
不同点:我的实现初始滤波数32,原始为64。